2015.11.30 统计学实验报告书 - 图文
更新时间:2023-09-16 00:06:01 阅读量: 高中教育 文档下载
学号 11111111111
学生实验报告书
2015~2016学年第一学期
教学单位:武汉理工大学华夏学院 实验课程: 统计学 实验地点: 图书馆509 指导教师: 李仁安 专业班级: 会计11** 学生姓名: 某同学
2015年 ** 月 **日
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实 验 报 告
实验课程名称: 实验项目名称 (一)制作次数分布图标 (二)计算描述统计量 (三)进行长期趋势预测 (四)抽样调查区间统计 某同学 专业班级 实验报告 成绩 实验日期 2015-11-30 2015-12-** 组 别 总成绩 实验者 预习成绩 会计11** 一、实验目的、意义 (一)制作次数分布图标: 1、进一步熟悉次数分布的概念、原理和构成。 2、学会用计算机制作次数分布的图表。 (二)计算描述统计量:熟悉计算平均数、标准差方差等描述统计量的方法,学会用计算机计算以上统计量 (三)动态数列长期趋势预测:进一步熟悉用最小平方法进行长期预测,用计算机进行长期趋势预测 (四)抽样调查区间估计:进一步熟悉区间估计的方法、学会用计算机做区间估计 二、实验基本原理 (一)制作次数分布图标:利用次数分布的原理,以及Excel系统制作次数分布的图表。 (二)计算描述统计量:计算平均指标、标志变动度的原理和EXCEL系统。 (三)动态数列长期趋势预测:最小平均法进行直线趋势预测的原理和EXCEL系统。 (四)抽样调查区间估计:抽样推测的原理和EXCEL系统。 三、实验主要仪器设备及耗材 (一)制作次数分布图标:计算机,计算机互联网系统。 (二) 计算描述统计量:计算机、互联网系统。 (三) 进行长期趋势预测:计算机、互联网系统。 (四)进行抽样调查区间估计:计算机、互联网系统。 四、实验主要操作步骤 (一)制作次数分布图表: 1.进入Excel系统,输入数据项目的所有数据;(以40学生考试成绩为例) 2.选择“工具”,拉下菜单,选择“数据分析”; 3.在对话框中选择“直方图”,选择确定; 4.在对话框输入区中键入试验项目的数据的范围(A2:A41),在接受区键入分组的范围(B2:B6),在输出区键入输出的任意行,再选择“累计百分比”、“输出图表”,选择确定。 (二)计算描述统计量:(例:某煤矿6月份每天的燃煤产量为例) 1,进去excel系统,输入试验项目的所有数据 2,选择工具拉下菜单,选择数据分析 3,在对话框中选择描述统计、选择确定 4,在对话框的输入区域输入试验项目的数据范围A2:A31,在输出区域输入
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D3,选择汇总统计,选择确定。 (三)动态数列长期趋势预测 1,进入excel系统,输入实验项目的有关数据 2、建立直线趋势方程:Yc=a+bt,利用最小平方法计算a和b的参数 3、将参数代入直线趋势方程,Yc=a+bt,预测所需年份的产量 (四)抽样调查区间估计(从一批灯泡中随即抽取40只进行检查,并对该批全部灯泡的平均使用时间的可能范围) 1、进去excel系统,输入实验项目的全部数据,输入计算指标、计算公式 2、利用各公式计算相应的指标 3、利用区间估计的方法计算区间估计 五、原始数据记录 (一)制作次数分布图表 某班40名学生考试成绩如下(单位:分) (教材第48页) 成绩:89 93 87 56 88 99 84 81 76 94 79 77 99 82 65 73 74 77 98 65 60 79 67 66 82 97 59 83 60 78 72 63 89 95 84 79 86 92 85 70 (二)计算描述统计量(某煤矿6月份的燃煤产量,单位:万吨) 30个产量的原始数据如下:(教材第181页第8题) 产量:1900 1910 1960 1965 2010 2025 2042 2050 2080 2101 2103 2130 2152 2193 2204 2230 2280 2282 2300 2338 2342 2345 2361 2382 2390 2424 2450 2468 2500 2504 (三)动态数列长期趋势预测 (利用教材第162页,表4-19数据) 根据某地区2001-2009年的产量资料,利用最小平方法预测2010年的粮食产量 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 产量 217 230 225 248 242 253 280 309 343 (四)抽样调查区间估计(利用教材第65页第一题前40个数据) 从一批灯泡中随机抽取40只检查其使用寿命,并对该批全部灯泡的平均使用寿命进行区间估计: 样本数据:851 886 948 1027 901 928 991 928 800 999 948 978 914 946 867 816 991 950 988 1001 827 864 849 918 909 1049 958 1040 904 927 934 854 891 949 1000 1098 996 852 878 900 六、数据处理及结果分析(可加页) (一)制作次数分布图表 某班40为学生考试成绩如下(单位:分) 60 93 79 87 67 56 66 89 82 99 97 84 59 81 83 88 60 94 78 79 72 77 63 76 89 82 95 65 84 73 79 99 74 86 77 92 98 85 65 70
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40为学生考试成绩的次数分布图表: 接收 频率 累积 % 60 4 10.00% 70 6 25.00% 80 10 50.00% 90 12 80.00% 100 8 100.00% 直方图151050607080接收90100150.000.00P.00%0.00%频率累积 %频率 (二)计算描述统计量;30个产量的原始数据如下: 产量 2010 2103 2342 2500 2280 2101 1960 2450 1900 2025 2080 2338 2504 2424 1965 2230 2130 2648 2042 2193 2361 2282 2050 2390 2382 1910 2300 平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度 区域 最小值 最大值 求和 观测数 最大(1) 最小(1) 列1 2213.966667 33.59896972 2217 2280 184.0291362 33866.72299 -1.204691672 -0.083981682 604 1900 2504 66419 30 2504 1900 68.71760778 2204 2345 2152 置信度(95.0%)
4
(三)动态数列长期趋势预测 根据某地区2001-2009年的产量资料,利用最小平方法预测2010年的粮食产量 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 产量 217 230 225 248 242 253 280 309 343 时间t -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 回归统计 Multiple R 0.928171 R Square 0.861502 Adjusted R Square 0.841716 16.74723 标准误差 9 观测值 方差分析 回归分析 残差 总计 df 1 7 8 SS 12212.26667 1963.288889 14175.55556 MS 12212.27 280.4698 F Intercept X Variable 1 t=5 t=6 260.7778 14.26667 y=a+bt y=a+bt 5.58241128 2.162058592 332.1111111 346.3777778 t Stat 46.71418 6.598649 Coefficients 标准误差 Significance F 43.54217 0.000305 P-value Lower 95% Upper 95% 5.39E-10 247.5775 273.9781 0.000305 9.15421 19.37912 观测值 预测 Y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 203.7111 217.9778 232.2444 246.5111 260.7778 275.0444 289.3111 303.5778 317.8444 残差 13.28888889 12.02222222 -7.244444444 1.488888889 -18.77777778 -22.04444444 -9.311111111 5.422222222 25.15555556 标准残差 0.848285 0.767428 -0.46244 0.095042 -1.19866 -1.40719 -0.59437 0.346123 1.605783 百分比排位 Y 5.555556 16.66667 27.77778 38.88889 50 61.11111 72.22222 83.33333 94.44444 217 225 230 242 248 253 280 309 343 X Variable 1 Line Fit Plot4002000-6-4-20X Variable 1246Y预测 YY
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(四)进行抽样调查区间估计
为学生从一批灯泡中随机抽取40只检查其使用寿命,并对该批全部灯泡的使用寿命进行估计:
使用时间
851 886 948 1027 901 928 991 928 800 999
978 914 946 867 816 991 950 988 1001 948
864 849 918 909 1049 958 1040 904 927 827
854 891 949 1000 1098 996 852 878 900 934
列1
931.375 平均
10.78280252 标准误差
928 中位数
948 众数
68.19643103 标准差
4650.753205 方差
-0.309825116 峰度
0.207247934 偏度
298 区域
800 最小值
1098 最大值 37255 求和 40 观测数 1098 最大(1) 800 最小(1) 21.81027654 置信度(95.0%)
909.5647235 置信下限
953.1852765 置信上限
教师签字:
6
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