统计学.docx

1、统计学 实 验 报 告 册课程名称：统计学班 级：09财务管理2班姓 名：李臣学 号：095722029学号：095722029 姓名：李臣 实验成绩：实验一：数据的图表展示实验时间：2011年4月26日第12节 实验地点：公共实验室2一、数据透视表的制作根据教材P47页例3.2的原始资料资料（见实验一数据1）创建数据透视表（1）实验要求：编制如图3-12（P49）所示的数据透视表（2）实验步骤：参考教材P4849第1步：在Excel工作表中建立数据清单第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】第3步：确定数据源区域第4步：在【向导3步骤之3】中选择数

2、据透视表的输出位置。然后选择【布局】第5步：在【向导布局】对话框中，依次将”分类变量“拖至左边的“行”区域，上边的“列”区域，将需要汇总的“变量” 拖至“数据区域”第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导3步骤之3】对话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表（3）实验结果：家庭所在地区性别买衣物首选因素数据大型城市乡镇地区中小城市总计男价格求和项:平均月生活费(元)110018004003300求和项:月平均衣物支出(元)23018040450款式求和项:平均月生活费(元)50030003500求和项:月平均衣物支出(元)150800950品牌求和项:平均月生活费(元)10008001600

3、3400求和项:月平均衣物支出(元)3002404801020男 求和项:平均月生活费(元)26002600500010200男 求和项:月平均衣物支出(元)68042013202420女价格求和项:平均月生活费(元)70040026003700求和项:月平均衣物支出(元)230120465815款式求和项:平均月生活费(元)210011003200求和项:月平均衣物支出(元)600330930品牌求和项:平均月生活费(元)5008001300求和项:月平均衣物支出(元)5080130女 求和项:平均月生活费(元)3300120037008200女 求和项:月平均衣物支出(元)88020079

4、51875求和项:平均月生活费(元)汇总59003800870018400求和项:月平均衣物支出(元)汇总156062021154295二、频数分布表的编制（一）使用Excel数据透视表根据教材P51页例3.3的原始资料资料（见实验一数据2透视表数据）编制频数分布表（1）实验要求：使用数据透视表编制一张如表34（P52）的频数分配表（2）实验步骤：参考教材P48-50第1步：选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】第2步：确定数据源区域第4步：在【向导3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置。然后选择【布局】第5步：在【向导布局】对话框中，依次将“分类变量“(这里是饮料品牌)连续拖放两次：

5、一次拖至左边的“行”区域，一次拖至 “数据”区域第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导3步骤之3】对话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表（3）实验结果：计数项:饮料类型顾客性别饮料类型男女总计果汁156矿泉水6410绿茶7411其他268碳酸饮料6915总计222850（二）使用FREQUENCY函数或直方图工具根据教材P51页例3.3的原始资料资料（见实验一数据2直方图与函数数据）编制频数分布表（1）实验要求：使用Excel 中的FREQUENCY函数或直方图工具编制一张频数分配表（2）实验步骤：参考教材P64第1步.选择与接受区域相临近的单元格区域，作为频数分布表输出的区域第2步.

6、选择统计函数中的【FREQUENCY】函数第3步.在对话框【Date-array】输入数据区域，在【Bins-array】输入接受区第4步.同时按下“ctrl-shift-Enter”组合键，即得到频数分布.（3）实验结果：需要对输出结果进行必要的编制接收频率累积 %果汁612.00%矿泉水1032.00%碳酸饮料1562.00%绿茶1184.00%其他8100.00%其他0100.00%三、茎叶图的制作根据教材P61页例3.6的原始资料资料（见实验一数据3.sav）制作茎叶图（1）实验要求：使用SPSS的制作茎叶图（2）实验步骤：参考教材P64第1步：选择【Analyze】下拉菜单，并选择

7、【Descriptive statistics-Explore】选项进入主对话框 第2步：在主对话框中将变量选入【Variables】，点击【Plots】，在对话框中选择【Stem- and-leaf】(根据需要可选【Histogram】以给出直方图)。点击【Continue】回到主对话框。点击【OK】（3）实验结果：销量 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 3.00 14 . 134 1.00 14 . 9 5.00 15 . 02334 4.00 15 . 5689 8.00 16 . 00112334 8.00 16 . 55567888 1

8、3.00 17 . 0112222233444 14.00 17 . 55556677888999 7.00 18 . 0012234 13.00 18 . 5667777888999 6.00 19 . 001244 11.00 19 . 55666667788 5.00 20 . 01233 5.00 20 . 56789 6.00 21 . 001134 2.00 21 . 58 1.00 22 . 3 3.00 22 . 568 4.00 23 . 3344 1.00 Extremes (=237) Stem width: 10.00 Each leaf: 1 case(s)四、箱线图

9、的制作根据教材P68页例3.7的原始资料资料（见实验一数据4.sav）制作箱线图（1）实验要求：使用SPSS的制作多批数据箱线图（2）实验步骤：参考教材P69学号：095722029 姓名：李臣 实验成绩：实验二：数据的描述统计688988848687757372687582975881547976957671609065767276858992645783817877726170811.实验内容：某班40名学生的考试成绩数据如下： 学校规定：60分以下为不及格，6070分为及格，7080分为中，8090分为良，90100分为优.2.要求：使用Excel 或SPSS软件完成如下内容：（1）用F

10、REQUENCY函数将该班学生分为不及格，及格，中，良，优五组，编制一张次数分配表；（2）采用描述统计工具计算该未分组数据的描述统计的相关指标；（选择分析工具库中的描述统计工具）（3）使用分组数据计算相关的指标；依据分组表计算：均值，方差，标准差，标准误差，众位，中位数（4）对（3）和（4）的结果进行比较分析，看结论是否一致。3.实验过程：参考实验指导过程附： （1）使用SPSS中的相关工具完成数据分组；对资料进行分组：TransformRecodeInto Different Variable（2）使用SPSS对分组后的数据计算描述统计的相关指标对已分组的资料进行频数分析 对频数进行加权 D

11、ata Weight Cases 求分组数据的频数分析表和描述统计量 AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies实验结果：(分别选用SPSS工具和EXCEL的描述统计工具)（1）：按成绩分组人数60以下360-70670-801580-901290以上4合计40 Statistics68平均76.79487标准误差1.71332中位数76众数76标准差10.69968方差114.4831峰度-0.43916偏度-0.26523区域43最小值54最大值97求和2995观测数39最大(1)97最小(1)54 Statistics组别 NValid40Missi

12、ng0 组别 FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid60以下37.57.57.56070615.015.022.570801537.537.560.080901230.030.090.090以上410.010.0100.0Total40100.0100.0 StatisticsCJFZ NValid40Missing0Mean77.0000Median77.5926(a)Mode75.00Std. Deviation10.66987Variance113.84615Range40.00Minimum55.00Maximum95.

13、00a Calculated from grouped data. CJFZ FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid55.0037.57.57.565.00615.015.022.575.001537.537.560.085.001230.030.090.095.00410.010.0100.0Total40100.0100.0 学号：095722029 姓名：李臣 实验成绩：实验三：假设检验与方差分析假设检验实验内容与步骤一、双样本等方差假设实验内容：甲、乙两台机床同时加工某种同类型的零件，已知两台机床加工的零件直径(单位：c

14、m)分别服从正态分布，并且有12=22 。为比较两台机床的加工精度有无显著差异，分别独立抽取了甲机床加工的8个零件和乙机床加工的7个零件，通过测量得到如下数据 。在=0.05的显著性水平下，样本数据是否提供证据支持 “两台机床加工的零件直径不一致”的看法？（数据见假设检验数据1）实验步骤：参考实验指导结果输出与分析：t-检验: 双样本等方差假设变量 1变量 2平均19.92520.14285714方差0.2164285710.272857143观测值87合并方差0.242472527假设平均差0df13t Stat-0.854848035P(T=t) 单尾0.204056849t 单尾临界1.

15、770933383P(T=t) 双尾0.408113698t 双尾临界2.160368652H0：U1-U2=0 H1:U1-U20 a=0.05 n1=8 n2=7t=-0.8548480350,不能拒绝H0，没有证据表明两台机床加工的零件直径不一致二、双样本异方差假设实验内容：“多吃谷物，将有助于减肥。”为了验证这个假设，随机抽取了35人，询问他们早餐和午餐的通常食谱，一类为经常的谷类食用者(n1)，一类为非经常谷类食用者(n2)。然后测度每人午餐的大卡摄取量。经过一段时间的实验，得到如右结果：检验该假设 ( = 0.05)（数据见假设检验数据2）实验步骤：参考实验指导和教材P230例11

16、结果输出与分析：t-检验: 双样本异方差假设变量 1变量 2平均583629.25方差2431.4285713675.460526观测值1520假设平均差0df33t Stat-2.486888876P(T=t) 单尾0.009059379t 单尾临界1.692360258P(T=t) 双尾0.018118757t 双尾临界2.034515287H0: u1-u2 0 H1: u1- u2 0 a= 0.05 n1 = 15，n2 = 20t=-2.486888876拒绝H0，多吃谷物将有助于减肥。三、成对双样本均值假设实验内容：一个以减肥为主要目标的健美俱乐部声称，参加其训练班至少可以使减肥

17、者平均体重减重8.5kg以上。为了验证该宣称是否可信，调查人员随机抽取了10名参加者，得到他们的体重记录如下表：在 = 0.05的显著性水平下，调查结果是否支持该俱乐部的声称？（数据见假设检验数据3）实验步骤：参考实验指导和教材P235例10.15结果输出与分析:t-检验: 成对双样本均值分析训练前训练后平均101.2591.4方差63.4027777850.48888889观测值1010泊松相关系数0.963753015假设平均差8.5df9t Stat1.941268615P(T=t) 单尾0.042068932t 单尾临界1.833112923P(TFa，所以拒绝原假设，表明行业对投诉次

18、数的影响是显著的。二、 双因素方差分析（无交互作用）（参考教材P285）实验内容：教材例10.3实验步骤：参考单因素方差分析输出结果与分析：方差分析：无重复双因素分析SUMMARY观测数求和平均方差行 151721344.2233.7行 251739347.8295.7行 351685337442.5行 451424284.8249.2列 1413563391224.667列 241321330.251464.25列 341357339.25822.9167列 441273318.251538.917列 541262315.5241.6667方差分析差异源SSdfMSFP-valueF cri

19、t行13004.5534334.8518.107779.46E-053.490295列2011.74502.9252.1008460.1436653.259167误差2872.712239.3917总计17888.9519H0:u1，u2，u3，u4全相等 H1：u1,u2,u3,u4不全相等，FFa,所以不能拒绝原假设，表明不能认为地区对销售量有显著影响。三、 双因素方差分析（有交互作用）（参考教材P290）实验内容：教材例10.5实验步骤：选择“工具”下拉菜单，并选择【数据分析】选项在分析工具中选择【方差分析：可重复双因素分析】，然后选择【确定】当对话框出现时 在【输入区域】方框内键入数据

20、区域(A1：C11) 在【】方框内键入0.05(可根据需要确定) 在【每一样本的行数】方框内键入重复试验次数(5) 在【输出区域】中选择输出区域 选择【确定】输出结果与分析：方差分析：可重复双因素分析SUMMARY路段1路段2总计高峰观测数5510求和127105232平均25.42123.2方差1.32.57.066667非高峰观测数5510求和9776173平均19.415.217.3方差5.36.710.23333总计观测数1010求和224181平均22.418.1方差12.9333313.43333方差分析差异源SSdfMSFP-valueF crit样本174.051174.054

21、4.063295.7E-064.493998列92.45192.4523.405060.0001824.493998交互0.0510.050.0126580.9118194.493998内部63.2163.95总计329.7519H0: 1=i=k; H1: i(i=1,2k)不全相等，用于检验“时段”的P-value=0.0000a=0.05,拒绝原假设，表明不同时段的行车时段之间有显著差异；H0: 1=j=r; H1: j(i=1,2r)不全相等，用于检验“路段”的P-value=0.0002a=0.05,因此不拒绝原假设，没有证据表明时段和路段的交互作用对行车时间有显著影响。学号： 09

22、5722029 姓名： 李臣 实验成绩：实验四：相关与回归分析某产品的产量和单位成本的关系如下：月份123456产量（千件）234345单位成本（元/件）737271736968要求： （1） 判断产量和单位成本之间的相关关系（2） 估计单位成本对产量的回归直线，并解释每个参数的实际含义（3） 当产量为6000件时，单位成本的理论值为多少？（4） 计算估计标准误差（5） 对线型关系进行假设检验（a=0.05）（6） 对回归系数进行假设检验（a=0.05）实验步骤：参考给定的实验步骤将原始数据输入到Excel工作表的B2：C7单元格。然后按下列步骤进行操作：（1）：选择“工具”下拉菜单（2）：选择“数据分析”选项（3）：在分析工具中选择“回归”，然后选择“确定”（4）：当对话框出现时 在“Y值输入区域”方框内键入B2：B7 在“X值输入区域”方框内键入C2：B7 在“输出选项”中选择输出区域，选择D3SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.909091R Square0.826446Ad