统计学作业.docx
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统计学作业
河南工业大学管理学院
课程设计（实验）报告书
题目统计学实验报告
专业电子商务
班级
学生姓名
学号
指导教师
时间：
2013年5月30日
实验一
一，实验名称;数据整理
二，实验目的：
目的有二：
（1）掌握excel证基本的数据处理方法；
（2）学会使用excel进行统计分析，能以此方式独立完成相关作业。
三，实验要求：
1，已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；已阅读本次试验引导，了解excel中的计算工具。
2，准备好一个统计分组问题及相应数据
3，以excel文件形式提交实验报告。
四，实验内容和操作步骤
（一），问题与数据
某百货公司连续40天的商品销售额如下（单位:
万元）
41252947383430384340463645373736454333443528463430374426384442363737493942323635
根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，并绘制直方图。
（二）实验内容：
使用FREQUENCY函数回执频数分布表（图）
操作步骤
1，在单元区域A3：
E10中输入原始数据。
2，并计算原始数据的最大值（在单元格B11）中与最小值（在单元格D11中）
3，根据stuges经验公式计算经验组距（在单元格B12中和经验组数（在单元格D12中）
4，根据步骤三的计算结果，计算并确定各组上限，下限（在单元区域F3:
G7）步骤如图所示：
商品销售原始数据
各组下限
各组上限
41
43
45
30
37
25
30
25
40
43
37
37
30
35
29
46
33
44
49
35
40
47
36
44
26
39
40
45
38
45
35
38
42
45
50
34
37
28
44
32
30
37
46
42
36
38
36
34
36
35
最大值
49
最小值
25
经验组距
5
经验组数
5
5，绘制频数分布表框架：
6,计算各组频数：
（1）选定B19：
B23作为存放计算机过的区域。
（2）从“插入”菜单中选择“函数”项
（3）从弹出的“插入函数”对话框中选“统计”函数FREQUENCY步骤如下所示：
（4）单击“插入函数”对话框中的“确定“按钮，弹出”FREQUENCY“对话框
（5）确定FREQUENCY函数的两个参数值。
其中：
Data-array：
原始数据活在其所在单元格区域（A3：
E10）
Bins-array;分组各组的上限值或所在的单元格区域（G3:
G7）
步骤如下所示。
（6）按shift+ctrl+enter组合键，结果如下所示。
7，用各种公式计算表中的其他各项，结果如下所示：
8，做直方图：
1，单击插入柱形图，选择适当的图形。
2，在图表数据区域选定频数密度，如下所示：
3，单击切换行/列，选择分组数据，为下图所示：
实验二
一项目名称：
数据分布特征的测度
二．实验目的：
学会使用excel计算各种数字特征，能以次方式独立完成相关作业。
三．实验要求
1，已学习教材相关内容，理解数字特征的统计计算问题，；已阅读本次试验导引，了解excel中的计算公式。
2.准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据。
3.以excel文件形式提交实验报告（包括试验过程记录‘阴暗问题发现与解决方案）
四．试验内容与操作步骤
（一），实验内容：
用excel中的工作表函数计算分组资料的数字特征。
1.问题与数据
根据抽样调查，某月某高校50名大学生话费自来哦如下：
（单位：
元）
5606507906505507801200178030078053066052028026080089077080016008009007506606504504003405004504507804004507008904504004501650300500400350600780400600400450
使用excel对上述资料进行描述统计分析（集中趋势，离中趋势，说明说句的分布状态）
3，操作步骤;
（1）在A1：
A50单元格区域输入样本数据。
5606507906505507801200178030078053066052028026080089077080016008009007506606504504003405004504507804004507008904504004501650300500400350600780400600400450
（2）从-工具-菜单中选择“数据分析”项；在弹出的“数据分析”的分析工具列表中选择“描述统计”工具。
如下图所示：
（工具栏中没有数据分析，可选择加载宏—加载数据分析）
（3）单击“数据分析”对话框的确定按钮，弹出“描述统计”对话框
（4）确定对话框中各选项，如下图所示
（5）单击“描述统计”对话框的确定按钮，结果如图所示。
其中：
“中值”为”中位数”
“模式”为”众数”
“区域”为”极差”
“样本方差”为
；”标准差”为
峰值Excel工作表函数为KURT，期计算公式为
“偏斜度”,Excel工作函数为SKEW,其计算公式为:
“置信度”,其计算公式为:
平均
645
标准误差
46.97654647
中位数
580
众数
450
标准差
332.1743457
方差
110339.7959
峰度
3.912369446
偏度
1.83681817
区域
1520
最小值
260
最大值
1780
求和
32250
观测数
50
最大
（1）
1780
最小
（1）
260
置信度（95.0%）
94.40290274
通过观察分析数据，我们可以发现。
众数为450，说明大部分学生的消费水平为450，但是也不排除一些高的或者低的；标准差很大，说明学生的消费水平差异很大。
实验三
一，项目名称：
抽样推断
二，实验目的：
学会使用excel进行抽样推断，能以此方式独立完成相关作业。
三，实验要求
1，已学习教材相关内容，理解抽样与i段中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解excel中相关的计算工具。
2，准备好一个火机个抽样问题及相应的数据（可用本次实验导引所提供的问与数据）
3，以excel文件形式提交实验报告（包裹实验过程记录，疑难问题发现与解决记录）
四，实验内容与操作步骤
1，问题与数据
某市工商局抽查一家超市总共50袋食盐的重量（克）如下：
求在概率为95%的保证下，单袋食盐重量估计区间？
495486490494498502506510514490497503500516490489495498502490499502514501496489507505493490501497498492480495503506500490503480487498501487489485503490
使用xcel，求在概率为95%的保证下，单袋食盐重量的估计区间。
2，操作步骤
（1），输入样本数据
（2）绘制计算表
样本数据
计算表
495
497
499
501
503
中间计算
样本容量
486
503
502
497
480
样本均值
490
500
514
498
487
样本标准差
494
516
501
492
498
抽查误差
498
490
496
480
501
置信度
502
489
489
495
487
自由度
506
495
507
503
489
临界值
510
498
505
506
485
误差落差
514
502
493
500
503
最终结果
估计下限
490
490
490
490
490
估计上限
（3）在计算表中用各种公式和函数计算
（1），计算样本容量：
点击插入“计数”在“count输入（A2，E11）如下图所示：
（2）点击插入平均值，在AVERAGE中输入（H2：
E11）如图所示：
（3）在样本标准差中插入函数STDEV如图：
输入（A2:
E11）
（4）抽样误差输入H4/SQRT（H2）得到抽查误差为：
1.16063431
（5）置信度已知为95%即0.95
（6）自由度为H2-1
（7）临界值：
在函数插入TINV，输入（（1-H6）,H7）得到下图所示：
（8）误差范围:
计算H8*H5=2.00957524*1.16063431=2.33238197
（9）估计下限：
H3-H9=494.587618
（10）估计上限;H3+H9=499.252382如下图所示;
综上所述：
单袋食盐重量的估计区间为494.587618~499.252382
实验四
一，项目名称
相关与回归分析中的统计计算
二，实验目的
学会使用excel进行相关与回归问题分析，能以此方式独立完成相关作业。
三，实验要求
1，已学习教材相关内容，理解抽样与i段中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解excel中相关的计算工具。
2，准备好一个相关与回归分析问题及相应数据（可用本实验导引所提供的问题与数据）
四，实验内容和操作步骤
（一）问题与分析
下面是20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据：
设月租金为自变量，出租率魏因变量，用excel进行回归，并对结果进行解释和分析。
（二）实验内容基操作步骤如下：
第一步选择工具下拉菜单
第二步选择数据分析选项
第三步在分析工具中选择回归，二胺后单击确定
第四步当对话框出现时：
在Y值输入区域方框内键入数据区域A2:
A21
在X值输入区域方框内键入数据区域B2:
B21
在置信度选项中给出所需的数值（在这里我们使用隐含只95%）
在输出选项中选择输出区域（在这里我们选择新工作组）
在残差分析中选择所需的选项（在这里我们暂时未选）其结果如图所示.
Excel输出的结果包括以下几个部分：
相关系数：
（MultipleR）0.058514542判定系数：
（RSquare）0.003423952说明在出租率Y的变动中，能被每平方米租金多少的回归方程解释的比例为0.003423952，可见人均出租率与每平米月租金之间的线性关系较弱，为0.3%
修正后的R*R（AdjustedRSquare）-0.051941384，其意义与R2类似。
标准误差：
6.067779533
观测值：
20
方差分析
Significance
DfSSMSFF
回归分析：
自由度为1总平方和为：
2.276927806回归和残差的均方2.276927806检验统计量（F）为：
0.061842876F检验的显著水平0.806421811
残差18662.723072236.81794846
总计19665
参数估计的有关内容。
回归方程的截距（Intercept）斜率（XV啊诶able）截距和斜率的标准误差，用于检验的回归系数t的统计量（tstat），P值（P-Value）以及截距和斜率的置信区间（Lower95%和Upper95%）等
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