统计学实验报告

统计学实验报告

姓名： 学号： 班级： 成绩： 一、实验步骤总结 成绩： （一）实验数据的搜集与整理 实验步骤： 1、数据的搜集

a. 间接数据的搜集：可通过公开出版物及网络搜集数据，可直接进入网站查询，也可搜索引擎；

b. 直接数据的搜集：可通过两种途径获得，一是统计调查或观察，二是实验。统计调查是取得社会经济数据的最主要的来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式，在此主要调查取得直接数据为主。

以下为其操作顺序：调查方案设计、调查问卷设计、问卷发放、问卷收回、数据初步整理。

2、数据的编码：编码是对数据进行初步分组和确定数字代码的过程。它可以把复杂的文字用简单的代码代替，有利于简化数据输入和处理。一般直接数据如果是由封闭式问题获取，那么涉及问题的时候就已经对答案进行了预编码。如果数据是由开放式的问题来获取的，那么，需要对答案进行罗列、合并、设码三个过程来完成编码工作。

3、数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。数据录入既要讲究效率，又要保证质量。Excel的数据录入操作比较简单，一般只要在工作表中，单击激活一个单元格就可以录入数据了。单元格的切换可以使用鼠标，也可以在激活一个单元格以后用Enter键（或者Tab）键，向下（或者向右）切换单元格。在单元格内部的换行可以使用“Alt+Enter”。据录入中最重要的还是要保证数据形式完整和性质正确。这就需要通过“格式-单元格格式”（Ctrl+1）菜单来实现。对于录入重复数据，大家一般都习惯使用复制功能（Ctrl+C），但是Excel在简单复制数据时不能保证格式的完整性，这个时候，就需要单击鼠标右键，使用“选择性粘贴”，进行设置来实现复制的格式要求。对于未输入（或未确定格式）的数据，想要实现和已经输入数据相同的格式要求，则可以使用工具栏中的“格式刷”。

4、数据的文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。这样，大家就不必要掌握那么多纷繁复杂的软件，方便提高工作效率，也方便协同处理数据。Excel支持文本文件、Office数据库文件、网页文件、Dbase文件、Paradox文件、Xml文件等多种外部数据源的导入。导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。

5、数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。

6、数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。在选中需排序区域数据后，点击“升序排列”（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。“数据-排序”菜单可进行最多三级的条件排列。同时，“数据-排序”菜单还可进行自定义排序，来实现那些直观从数据、时间、文本或字母上排序无意义的数据排序特殊要

求。一般要自定义特殊的排序要求，需要先使用“工具-选项-自定义序列”，手工输入新的排序序列，然后在“数据-排序”菜单打开的排序对话框中点击“选项?”，在新弹出的对话框的“自定义排序次序”下拉框中选择手工输入的排序次序。此外，Excel分析工具库宏中的“排位与百分比排位”工具，也能部分实现显示排序结果的功能。其调用菜单为“工具-数据分析-排位与百分比排位”。 7、数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。 （二）描述数据的图表方法 实验步骤：

1、频数频率表：

（一）Frequency函数 用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。 语法：FREQUENCY（data_array，bins_array）

参数：data_array是用来计算频率一个数组，或对数组单元区域的引用。bins_array 是数据接收区间，为一数组或对数组区域的引用，设定对data_array 进行频率计算的分段点。 （二）直方图分析工具

“工具”——“数据分析”——“直方图” 2、统计图 a、直方图 b、折线图 c、散点图

（三）统计数据的描述 实验步骤：

1、使用函数描述

2、“描述统计”工具：“工具”——“数据分析”——“描述统计” （四）参数估计

1、实验步骤：抽样

“抽样”分析工具将输入区域视为总体，并使用总体来建立样本。当总体过大而无法处理或制成图表时，就可以使用代表样本。如果输入数据是周期性的，也可以建立只包含某个周期特定部分数值的样本。例如．若输入区域包含了每季的销售量，就可以在输入区域的同一季4个地点数值中以周期性比率来抽样。 2、参数估计 （一）点估计

点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值。例如，设一批产品的废品率为θ。为估计θ，从这批产品中随机地抽出n个作检查，以X记其中的废品个数，用X/n估计θ，这就是一个点估计。 （二）区间估计

区间估计是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例

如人们常说的有百分之多少的把握保证某值在某个范围内，即是区间估计的最简单的应用。

（五）参数估计 实验步骤：

1、假设检验的函数表单

函数表单构建的基本思路是：

1.确定需进行假设检验的总体参数 2.确定抽样样本统计量及其服从的分布 3.进行假设设计（单侧，双侧） 4.确定置信水平 5.计算检验统计量

6.计算置信水平下的检验区间（或检验临界值）

7.比较检验统计量与检验区间（或检验临界值） ，得出结论 2、分析工具库

F-检验：双样本方差

t-检验: 双样本等方差假设 t-检验：双样本异方差假设 t-检验：成对双样本均值分析 Z-检验：双样本均值分析 1. F-检验：双样本方差

该工具通过双样本的F检验，对两个样本的方差进行比较。用于说明两个样本的方差是否存在显著差异。 2. t-检验: 双样本等方差假设

该工具是在一定置信水平之下，在两个总体方差相等的假设之下，检验两个总体均值的差值等于指定平均差的假设是否成立的检验。 3. t-检验：双样本异方差假设

该分析工具可以进行双样本t-检验，与双样本等方差假设检验不同，该检验是在两个数据集的方差不等的前提假设之下进行两总体均值差额的检验，故也称作异方差t-检验。可以使用t-检验来确定两个样本均值实际上是否相等。当进行分析的样本个数不同时，可使用此检验。如果某一样本组在某次处理前后都进行了检验，则应使用“成对检验”。

4. t-检验：成对双样本均值分析

该分析工具可以进行成对双样本t-检验，用来确定样本均值是否不等。此t-检验并不假设两个总体的方差是相等的。当样本中出现自然配对的观察值时，可以使用此成对检验，例如，对一个样本组进行了两次检验，抽取实验前的一次和实验后的一次

5. Z-检验：双样本均值分析

该分析工具可以进行方差已知的双样本均值z-检验。此工具用于检验两个总体均值之间存在差异的假设。例如，可以使用此检验来确定两种汽车模型性能之间的差异情况。 （六）方差分析 实验步骤：

1、单因素方差分析 结论判断：

（1）由方差分析表中的统计量F与F临界值比较。前者大则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。

（2）由P值和给定的显著性系数α比较。前者小则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。 2、无重复双因素方差分析 结论判断： （1）由方差分析表中的统计量F与F临界值比较。前者大则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。

（2）由P值和给定的显著性系数α比较。前者小则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。 3、可重复双因素方差分析 结论判断： （1）由方差分析表中的统计量F与F临界值比较。前者大则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。

（2）由P值和给定的显著性系数α比较。前者小则说明分类自变量对数值型因变量具有显著影响；反之，则说明分类自变量对数值型因变量影响不显著。 （七）相关于回归分析 实验步骤：

1、回归模型的形式 2、简单线性回归方程 3、相关模型

4、多元线性与多元非线性回归分析 5、基本统计分析 （八）时间序列分析 实验步骤：

1、测定增长量和平均增长量

利用Excel的拖拉权柄计算逐期增长量、累计增长量和平均增长量。 注意相对地址和绝对地址的使用

2、测定发展速度和平均发展速度

利用Excel的拖拉权柄计算定基发展速度、环比发展速度和平均发展速度 注意相对地址和绝对地址的使用 3、计算长期趋势

利用Excel的拖拉权计算移动平均值，辅助作图反应结果。 4、计算季节变动

剔除季节变动后的趋势状态 5、用移动平均法进行预测 6、用指数平滑法进行预测 7、趋势预测法进行预测

二、实验新的报告 成绩： （一）心得体会

对于有关相关与回归分析的实验，从一些具体的实例中会对这一章所要给我

们介绍的知识有所体会。以下是一些实例： 已知某地区各项经济指标如下所示：

实验结果：

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