最新版统计学实验报告册.docx
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最新版统计学实验报告册
统计学
实验报告册
（适用于经济管理类专业）
专业：
学号：
姓名：
华北水利水电大学管理与经济学院
2014.5
实验一统计图表的制作
一、实验目的
熟悉Excel统计软件，学会数据整理与显示。
二、实验要求
利用Excel统计软件，绘制统计图表。
三、实验原理及内容
数据收集后要进行整理和显示，熟悉统计软件，掌握数据整理与显示的操作步骤；学会制作频数分布表；绘制直方图、累计百分比的折线图是最基础的要求。
本节实验要求完成以下内容：
1、数据排序与分组；
2、编制次数分布表与累计次数分布表；
3、制作统计图直方图、累计百分比的折线图表。
四、实验步骤及结论分析
1、录入数据（美国某地区年薪抽样调查资料）
薪酬（千元）
58
396
862
536
145
58
300
204
208
390
543
21
262
643
536
250
291
234
254
370
339
368
1103
800
362
332
217
298
424
750
298
350
621
498
343
206
736
659
406
726
2、对数据进行排序
3、进行数据分组
4、制作频数分布表
年薪（千元）
频数
频率
累计频率百分比
21以下（含21）
1
0.025
0.025
3
0.075
0.1
12
0.3
0.4
11
0.275
0.675
5
0.125
0.8
5
0.125
0.925
2
0.05
0.975
948以上（不含948）
1
0.025
1
5、绘制直方图
6、绘制累计百分比的折线图
实验二统计数据的描述分析
一、实验目的
利用Excel统计软件的描述统计工具分析总体现象的集中趋势和离中趋势，给现象总体的数量规律性精确、简洁的描述。
二、实验要求
了解并掌握Excel统计软件的描述工具，分析统计数据的平均值、中位数、众数、标准差、样本方差。
三、实验原理与内容
大量数据经过整理之后，已经能够初步反映总体，但在统计分析与决策中，还需要将其概括为几个数量特征，即现象的趋中趋势、离中趋势和分布形态，以便能够对现象总体的数量规律性给以精确、简洁的描述。
本节实验要完成以下内容：
1、用Excel计算分析统计数据的平均值、中位数、众数。
2、用Excel计算分析统计数据的样本标准差、标准差系数。
四、实验步骤及结论分析
1、进入Excel统计软件
2、建立工作文件
3、录入两组数据
甲乙两地区居民月收入抽样资料单位：
元
甲地区
530
600
750
860
920
1020
1080
1130
1160
1210
乙地区
760
780
810
840
870
950
980
1020
1080
1150
4、计算统计数据的平均值AVERAGE（number1,number2,…）
5、计算统计数据的标准差STDEV（number1,number2,）
6、计算统计数据的标准差系数
项目
平均值
标准差
标准差系数
甲地区
926
237.
0.
乙地区
924
132.
0.
7、对两个总体的分散程度进行评价。
能否以标准差的大小来衡量甲、乙两地区居民收入的分散程度？
为什么？
若不能，应该怎样来比较两个总体的分散程度？
不能，因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时直接比较标准差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数。
离散系数计算公式为V=σ／或V=S／
8、录入数据（cs玩家年龄抽样调查数据）
22582436395218192018
25231824182624182022
9、计算统计数据的中位数MEDIAN（number1,number2,…）
10、计算统计数据的众数MODE（number1,number2,…）
11、计算结果为22.518
实验三概率分布与抽样分布
一、实验目的
利用Excel统计软件，从总体中随机抽取样本，计算分析正态分布与t分布的概率值与分布曲线。
二、实验要求
了解并掌握计算分析正态分布与t分布的概率值与分布曲线操作方法。
三、实验原理与内容
统计整理与统计描述是总体数量特征的一种分析与研究，然而，在大多数情况下，人们无法认识总体的全部，而是根据总体的部分资料对其进行统计推断。
概率论是统计推断的基础，因此进行概率分布和抽样分布的分析非常必要。
本节实验要完成以下内容：
1、分析正态分布的概率值和分布曲线；
2、分析t分布的概率值和分布曲线。
四、实验步骤参考
（一）计算x（）的概率密度值和位于某个区间的概率
1、计算概率密度：
0.02275
2、计算概率值：
0.998650
（二）绘制正态分布图
1、绘制x（）在（－5，5）的概率密度图
2、绘制x（）在（－5，5）的概率密度图
3、分析的变化对正态分布曲线的影响正态分布的均值μ可以是实数轴上的任意数值，它决定正态曲线的具体位置，标准差σ相同而均值不同的正态曲线在坐标轴上体现为水平位移。
4、绘制x（）在（－5，5）的概率密度图
5、分析的变化对正态分布形态的影响正态分布的标准差σ为大于零的实数，它决定正态曲线的“陡峭”或“扁平”程度。
σ越大，正态曲线越扁平；σ越小，正态曲线越陡峭。
（三）运用Excel随机抽取样本——谁能中奖
规则:
假设本班学生都买了彩票，从本班学生中随机抽取（分别用重复抽样和不重复抽样）5名同学作为获奖者，看谁能获奖。
一）重复抽样
1、录入本班学生名单
2、运用函数RAND产生一组大于0小于1的随机数5个
3、把生成的随机数乘以本班人数，然后利用函数CEILING对其向上取整，确定样本所在的行数
4、利用函数INDEX取出样本
0.
4.
5
0.
15.
16
0.
19.
20
0.
7.
8
0.
10.
11
二）、不重复抽样
1、录入本班学生名单
2、需要运用宏命令产生不重复随机数，语句如下（仅为示例，需要修改有关参数）：
SubRandx（）
Dimxx（1To24）AsInteger
Fort=1To5
rerand:
x=Int（Rnd（）*24+1）
Ifxx（x）>0ThenGoTorerand
r=r+1
Cells（r,1）=x
xx（x）=r
Next
EndSub
3、利用函数INDEX取出样本
实验四抽样推断分析
一、实验目的
利用Excel统计软件，根据样本的信息，对总体的均值或方差进行估计。
二、实验要求
了解并掌握利用样本数据推断总体均值或方差的置信区间的操作方法。
三、实验原理与内容
参数估计是推断统计的重要内容之一，参数估计的方法有两种，即点估计与区间估计。
由于抽样波动的影响，样本值与总体真实值存在误差，要想在一定概率下把握这个误差的范围，进而确定总体真实值的波动范围，这就需要根据已知条件构造统计量，进行区间估计。
本节实验要完成以下内容：
1、总体方差已知时对总体均值的区间估计；
2、总体方差未知时对总体均值的区间估计；
3、总体方差的区间估计。
四、实验步骤参考
（一）总体方差已知条件下均值的区间估计
案例：
某企业从长期实践中得知，其产品直径X是一随机变量，服从方差为0.05的正态分布。
从某日产品中随机抽取6个，测得其直径分别为14.8，15.3，15.1，15，14.7，15.1（单位：
厘米）。
在0.95的置信程度下，试求该产品直径的均值的置信区间。
1、录入样本数据
2、计算样本的均值15
3、由规定的置信度1-а，利用函数ABS（NORMSINV（а/2））求出临界值1.
4、计算极限抽样误差0.
5、计算总体均值的置信区间为（13.04,15.18）
（二）总体方差未知条件下均值的区间估计
案例：
某城市进行居民家庭消费调查，随机抽取400户居民，调查得年平均每户的耐用品消费支出为850元，标准差为200元。
若居民耐用品消费支出服从正态分布，以95%的置信度估计该城市居民年平均每户的耐用品消费支出。
1、由规定的置信度1-а，利用函数TINV（а,n-1）求出临界值
1.
2、计算极限抽样误差19.66
3、计算总体均值的置信区间为（830.34,869.66）
（三）总体方差的区间估计
案例：
某车间生产的螺杆直径服从正态分布，现随机抽取9只，测得直径为：
22.3，21.5，22.0，21.8，21.4，22.6，21.2，22.4，22.7（单位：
mm），试求方差的95％的置信区间。
1、录入样本数据
2、利用函数DEVSQ（number1,number2,…）计算各样本数据与样本均值的离差平方和2.≈2.39
3、计算样本方差0.≈0.30
4、在规定置信度1-а下，利用函数CHIINV（а/2,n-1）求出右侧临界值17.，利用函数CHIINV（1-а/2,n-1）求出左侧临界值2.
5、计算总体方差的置信区间
为（0.14,1.10）
实验五假设检验
一、实验目的
利用Excel统计软件，进行一个正态总体均值及方差的假设检验。
二、实验要求
掌握进行一个正态总体均值及方差的假设检验操作程序。
三、实验原理与内容
假设检验是抽样推断的一个重要内容。
所谓假设检验，就是事先对总体参数或总体分布形式作出的一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否有显著差异，从而决定应接受或否定原假设。
本节实验要完成以下内容：
1、总体标准差已知条件下均值的检验；
2、总体标准差未知条件下均值的检验；
3、总体方差的假设检验。
四、实验步骤参考
（一）总体标准差已知条件下均值的检验
案例：
某啤酒厂每瓶啤酒的标准规格是净重500克，根据以往经验标准差是5克。
现从该厂某日生产出的一批啤酒中，抽出9瓶进行检验，测得其净重分别为498.5、499、499.3、498.2、502.3、501.8、503.4、503.1、501.5，假定啤酒重量服从正态分布，问这批啤酒重量是否合乎标准（显著性水平为）。
1、根据要求，推出原假设：
μ=500
2、根据已知条件，构造检验统计量
3、录入样本数据
4、计算样本的均值500.79
5、由规定的显著性水平а，利用函数ABS（NORMSINV（а/2））求出临界值1
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