统计分析综合实验答题
统计分析综合实验考题
一．样本数据特征分析：
要求收集国家统计局2011年与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，文字通顺，对统计结果的说明分析重点突出，几条要求如下：1．报告必须包含所收集的原始数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标；
2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图以及累计频率条形图，（茎叶图可选作）
3．采用适当方式分别检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。二．一元线性回归分析：
回归模型：自由建立，如将某地人均食品消费支出与人均收入作为因变量与解释变量，或某地家用汽车消费量与人均收入作为因变量与解释变量等均可。
统计分析报告必须写明：实际问题的背景，所采用的模型与数据来源，至少有20个原始的样本数据，回归方差分析表以及回归系数及显著性检验表（5%），回归系数的95%置信区间，散点图，分析结论，应用价值等均不可缺少。
特别提醒：按时交打印稿并且附此试题！
统计分析综合实验答题
一、样本数据特征分析
2000年全国人口普查与2011年全国人口普查相关数据分析报告
2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1339724852，比2000年的第五次人口普查的1242612226人次，总人口数增加97112626人，增长7.82%，平均年增长率为0.78%。
（二）家庭户人口
2000年人口普查家庭户人口数共有1178271219人，有家庭户340491197，平均每个家庭3.46人。2011年增长到1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年减少0.36人。
（三）流动人口
2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。
（四）城乡构成
2000年农村居民人口数为783841243人，占63.08%；城镇居民则有458770983人，占36.92%。2011年人口普查显示居住在城镇的人口为665575306人，占49.68%；居住在乡村的人口为674149546人，占50.32%。通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间，农村居民减少而城镇居民增加，通过进一步计算可以得知城镇人口比重上升12.76个百分点。
城乡人口复式条形图 城乡人口堆积面积图
（五）性别构成
2000年第五次人口普查男性人口为640275969人占51.53%；女性人口为602336257人，占48.47%。2011年第六次人口普查显示男性人口为686852572人，占51.27%；女性人口为652872280人，占48.73%。通过下面的饼图可以放大百分比上些微的变化（两个年份左边较小的部分均为女性人口数），总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）由2000年第五次全国人口普查的106.31下降为105.20。
根据上面给出的原始数据表，两次普查的年龄构成大致如下。2000年人口普查：0-14岁人口为284527594人，占22.90%；15-59岁人口为828106762人，占66.64%；60岁及以上人口为 129977870人，占10.46%。20011年人口普查：0-14岁人口为222459737人，占16.60%；15-59岁人口为939616410人，占70.14%；60岁及以上人口为177648705人，占13.26%。
为了进一步分析各年龄段，根据联合国卫生组织的新划分标准将年龄进一步细分，用直方图进行分析。原始数据整理如下：
两次人口普查年龄数据 单位（人）
年龄段
2000年 2011年 少儿（0~14岁） 284527594 221322621 青年（15~44岁） 632911142 668233610 中年（45~59岁）
195195620
265660198
男女人口数饼图
通过直方图的分布可以得出，两次统计结果显示了相似的正态分布。青年人口数量占有绝对较高的比例。具体看到各个年龄段的人口变化（为了方便陈述，以数值代指各年龄段），年龄段1有较明显的人口数量减少，年龄段2、3、4、5在其原有基础上缓慢增长，年龄段3取代年龄段1变为人口数第二的年龄段。由于年龄段6人口数始终较少，在处理数据过程中其特征无法被放大，2000年年龄段6的频数为0.242，2011年增长到0.496，其增长比例是最为显著的，说明随着社会经济的发展高龄老年人数量逐渐增多。
（七）民族构成
2000年普查，汉族人口为1137386112人，占91.53%；少数民族人口为105226114人，占8.47%。2011年普查，汉族人口为1225932641人，占91.51%；各少数民族人口为113792211人，占8.49%。
（八）教育程度
2000年人口普查时，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为44020145人；具有高中（含中专）文化程度的人口为138283459人；具有初中文化程度的人口为422386607人；具有小学文化程度的人口为441613351人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为85069667人。
2011年，具有大学（大专及以上）文化程度的人口为119636790人；具有高中（含中专）文化程度的人口为187985979人；具有初中文化程度的人口为519656445人；具有小学文化程度的人口为358764003人，文盲人口（15岁及以上不识字的人）为54656573人。
以累计频率条形图对教育程度进行进一步分析，类似于年龄构成的数据处理方法，以500万为单位对各个文化段的人口数进行调整，得出具体的个体值，再
利用SPSS软件分别作出两次普查教育程度的累计频率条形图。
第五次普查教育程度数据累计频率条形图
从上图可以看到大学（大专及以上）文化程度的人口占比特别低。累计高中以上文化程度为20%不到，累计初中以上文化程度为50%左右，累计小学以上文化程度为90%左右。通过简单的相减可以得出结论，占比最大的文化段应该在小学文化程度。另外注意到小学文化程度过后的文盲，占比约有10%。
第六次普查教育程度数据累计频率条形图
单从两次普查三个年龄段的数据来看，表1和表2给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。表3配对样本t检验结果，包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计，给出了t统计量和p值。结果显示p＝0.588>0.05，所以，第五次人口普查和第六次人口普查在上述三个年龄段得到的人口数据没有显著不同。
表1：
两次人口普查三个年龄段（0—14岁，15—59岁，60岁及以上）的描述统计量
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 第五次人口普查 4.14E8 3 3.667E8 2.117E8 第六次人口普查 4.47E8 3 4.276E8 2.469E8 表2：
两次人口普查三个年龄段（0—14岁，15—59岁，60岁及以上）数据的相关系数
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1 第五次人口普查&
第六次人口普查
3 .987 .102
表3：
配对样本T检验结果
Paired Samples Test
Paired Differences
t df
Sig. (2-tailed)
Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
95% Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper
Pair 1 第五次人口普查-
第六次人口普查
-3.237E7 8.779E7 5.069E7 -2.505E8 1.857E8 -.639 2 .588
（十）对两次普查人口教育程度这一指标是否有显著不同的检验。这一指标下人
口数分为五个：大学（大专及以上）文化程度人口数；高中（含中专）文化程度
人口数；初中文化程度人口数；小学文化程度人口数；文盲（15岁及以上不识
字）人口数。
单从两次普查五个分段的教育程度数据来看，表4和表5给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数，可以看出前后两次统计并
没有发生显著的变化。表6配对样本t检验结果，包括配对变量差值的均值、标
准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计，给出了t统计量和p
值。结果显示p＝0.451>0.05，所以，第五次人口普查和第六次人口普查在教育
程度得到的人口数据没有显著不同。
表4：
两次人口普查教育程度的描述统计量
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 第五次人口普查 2.62E8 4 2.007E8 1.003E8
第六次人口普查 2.97E8 4 1.796E8 8.978E7
表5：
两次人口普查教育程度数据的相关系数
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
4 .91
5 .085
Pair 1 第五次人口普查&
第六次人口普查
表6：
二、一元线性回归分析
——江苏省南通市1993年—2006年农村人均收入与人均食品支出之间的关系（一）实际问题背景
影响居民消费的因素很多，包括社会的、历史的、经济的、预期收入等多方面因素，但最主要的是经济方面的因素。在市场经济条件下，收入是决定居民消费的最主要原因。而食品支出作为消费中最为基础的生存型消费，具有较高的研究价值。另一方面，消费、投资、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”，近年来，国民经济持续快速发展，但居民消费对经济增长贡献却在逐步走低，居民消费的增长低于经济的增长，而其中农村居民的消费又更弱于经济的快速发展。提升农村居民的消费水平，对于增加居民消费对经济增长的贡献份额，提高经济运行质量具有重要的现实意义。
本次分析以江苏省南通市农村居民十五年的人均收入和人均食品支出为样本，进行线性回归分析，研究两个变量之间的关系。进而了解该地区农村经济和消费情况，提出合理建议。
（二）数据来源
从江苏省统计局网站上取得1993年—2006年各年江苏省南通市农村的人均收入和人均食品支出的数据，以及中国统计局网站上得到的各年居民消费价格指数（CPI）。为了剔除价格因素对人均消费和人均收入的影响，需要对原始数据进行调整。具体步骤如下：
1.以1999年为基期，计算各年CPI值。[上年调整后的CPI*当年CPI/100=当年调整后的CPI]
2.根据调整后的CPI，对各年的人均消费和人均收入数据进行调整。[调整后的人均消费=人均消费/调整后的CPI*100]；[调整后的人均GDP=人均GDP/调整后的CPI*100]
原始数据如下表：
1993年—2006年江苏省南通市农村人均收入和人均食品支出原始数据单位：（元）
1993年—（元、%）
对这两个变量，考虑人均收入对人均食品支出的影响，建立的模型如下：yi=α+βxi
其中，yi是人均食品支出，xi是人均收入
1.人均食品支出与人均收入的散点图
通过SPSS工具作出人均消费与人均收入的散点图从图上可以直观地看出这两个变量之间存在线性相关关系。
2.人均消费与人均收入相关系数表
Correlations
人均收入人均食品支出
人均收入Pearson Correlation 1 .768**
Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
人均食品支出Pearson Correlation .768** 1
Sig. (2-tailed) .001
N 14 14
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.768，双尾检验概率p值尾0.001<0.05，故变量之间显著相关。根据住人均食品支出与人均收入之间的散点图与相关分析显示，人均食品支出与人均收入之间存在显著的正相关关系。在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性回归方程。
3.线性回归分析
（1）回归模型拟和优度评价
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .768a.590 .556 133.439461
a. Predictors: (Constant), 人均收入
Adjusted R Square）、估计标准差（Std. Error of the Estimate）。从结果来看，回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.768和0.590，即人均消费的60％左右的变动可以被该模型所解释。
显著的原假设，即该模型的整体是显著的。
于显著性水平0.05，因此，在5%的显著性水平下都通过了t检验。变量的回归系数为0.149，即人均收入每增加1元，人均食品支出就增加0.149元。y=584.836+0.149x。
（5）为了判断随机扰动项是否服从正态分布，观察下图所示的标准化残差的P －P图，可以发现，各观测的散点基本上都分布在对角线上，据此可以初步判断残差服从正态分布。
（四）分析结论及应用价值
通过上面的回归分析，并结合原始数据，可以得出这样的结论：
首先，一直以来，江苏省南通市农村居民的人均食品支出与人均收入是存在正向内在联系的。
其次，此次的数据分析可以验证经济理论：收入是影响收入的决定性因素；随着收入的增加，收入中用来购买食物的支出则会下降。
最后，在已知两者存在正相关关系的前提下，一方面对于江苏省而言，要重视苏北地区农村发展，统筹城乡和区域，大力发展经济、增加国民生产总值，也就是经常说的“把蛋糕做大”。从而增加农村居民可支配收入，提高其消费水平，促进农村消费结构的转变，使农村居民的生存型消费保持由量到质的转变，增加其他消费（如发展型消费、享受型消费）在总支出中所占的比重，进而提高广大农民的生活水平。另一方面，要重视消费对经济的反作用，调动起农民群体的消费能量，充分发挥合理适度消费对生产的导向作用，对产业的带动作用，对劳动者的激励作用，使得“消费”与“出口”“投资”这三辆拉动经济增长的马车并驾齐驱。
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基 本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：
arcgis栅格数据空间分析实验报告
实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、 样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。 实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化， 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹
⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points 下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000
统计学实验报告
统计学数学实验报告 单因素方差分析 姓名 专业 学号
单因素方差分析 摘要统计学是关于数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法，统计研究的是来自各个领域的数据。单因素方差分析也是统计学分析的一种。单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。关键字单因素、方差、数据统计 方差分析（analysis of variance，ANOVA）就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance). 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响，这里只涉及汽车颜色一个因素，因而属于单因素方差分析。 为了更好的理解单因素方差分析，下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。从3个总体中各抽取容量不同的样本数据，结果如下表1所示。检验3个总体的均值之间是否有显著差异（α=0.01）P29210.1 样本1 样本2 样本3 158 153 169 148 142 158 161 156 180 154 149 169 如果要进行单因素方差分析时，就需要得到一些相关的数据结构，从而对那些数据结构进行分析，如下表2所示： 分析步骤 1.提出假设 与通常的统计推断问题一样，方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1，然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。
统计分析综合实验报告
统 计 分 析 综 合 实 验 报 告 专业：班级： 姓名：学号： 规定题目
一．问题提出及分析目的 （一）问题提出 夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司，以便利用在学校里学到的经济学知识，去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。为了能顺利地实现自己的创业计划，他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商，希望这些人能提供各方面的建议，进而了解投资商们感兴趣的东西。（二）分析目的 （1）、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。 （2）在95%的置信水平下，对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计，并作出解释。 （3）对周收益率和月收益率进行比较。 （4）资产规模大小对收益率影响是否显著？ 二．数据收集及录入
1.打开SPSS 应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据： 2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入） 三．数据分析 （一）描述性分析 1.在SPSS 中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2.在描述性对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项：
（二）区间估计 1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框： 2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”，进入统计量设置对话框，设置均值置信区间为95%： （三）周月收益率分析 1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框： 2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
2019年统计学数据分析报告
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
实验设计的统计学基本原则
第十一章实验设计的统计学基本原则 实验（Experiment）：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理，给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。 实验设计（Experimental design）：是通过良好地计划对象的选择、处理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。 一．实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。 1．处理因素（treatment）：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施，称为处理因素。 注意：①抓住主要因素。 ②控制混杂因素（“非处理因素”在各组中应尽可能相同）。 ③标准化（处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至
终保持一致，不能因任何原因中途改变。） 2．受试对象（subject）：动物——种类，品系，窝别 人——诊断，依从性 注意受试对象的同质性(homogeneity) 3．实验效应（effect）： 指标选择：有效，客观，灵敏，精确。（头痛，发烧） 指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。 主观指标的量化：如划记评分。 完全不满意完全满意 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二．实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。 1. 动物实验（animal experiment） 2. 临床试验（Clinical trial）
3. 现场干预试验（Intervention trial） 三．实验中的变异及其来源： 在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不同，实验误差分成两类： 1. 随机误差：由大量、微小的、偶然的因素的共同作用引起的不易控制的误差称随机误差。如在实验中，温度、湿度、风向、振动、试剂、仪器、操作员等都可能造成结果的偏差。 随机变异是没有倾向性的，在大量观察条件下，随机误差的分布呈标准N。随机误差的规律可以用统计方法分析。 正态分布()1,0 2.系统误差（systematic error）：由于在对象选择、处理因素分配的不随机、测量结果的不准确造成实验结果有倾向性地偏离真值称系统误差，或称偏倚
多元统计分析实验报告
实验一 一、实验目的及要求 对应分析是你也降维的思想以达到减化数据结构的目的，凤的研究广泛用于定义属性变量构成的列联表利用对应分析方法分析问卷中教育程度与网上购物支付方式之间的相互关系。 二、实验环境 SPSS 19.0 window 7系统 三、实验内容及实验步骤（实践内容、设计思想与实现步骤） 实验题目： 通过分析问卷数据，绘制如下的教育程度与网上购物支付方式的交叉表，运用对应分析方法研究教育程度与网上购物所选择的支付方式之间的相关性，及揭示不同人群网上购物的特征等问题。 设计思想：原假设：H1：χ2>χα2[(n?1)(p?1)] 实现步骤： 1.在变量视窗中录入3个变量，用edu表示【教育程度】，用fangshi表示【在网上购物时采用什么样的支付方式】，用pinshu表示【频数】；如图所示：
2.先对数据进行预处理。执行【数据】→【加权个案】命令，弹出【加权个案】对话框。选中【加权个案】按钮，把【频数】放入【频率变量】框中，点击【确定】按钮完成。 3.打开主窗口，选择菜单栏中的【分析】→【降维】→【对应分析】命令，弹出【对应分析】对话框。 4.将【教育程度】导入【行】，将【在网上购物时采用什么样的支付方式】导入【列】。 5. 单击【定义范围（D）】，打开【对应分析：定义行范围】对话框； 定义行变量分类全距最小值为1，最大值为4，单击【更新】；点击【继续】，返回【对应分析】对话框；同方法打开【对应分析：定义列范围】对话框； 定义列变量全距最小值为1，最大值为5，单击【更新】； 6. 单击【统计量】打开【对应分析：统计量】对话框；选择【行轮廓表】，【列轮廓表】；单击【继续】，返回【对应分析】对话框， 7.选择【绘制】→【对应分析：图】对话框，选择【散点图】中的【行点】、【列点】选择【线图】中的【已转换的行类别】、【已转换的列类别】，单击【继续】，返回【对应分析】对话框。 8.单击【确定】按钮，完成设置并执行列联表分析。 四、调试过程及实验结果（详细记录实验在调试过程中出现的问题及解决方法。记录实验的结果） SPSS实验结果及分析： 上表显示了在32155名被调查者中，大多数消费者在网上购物时选择第三方支付和网上银行支付，在网上购物的消费人群以大学本科生相对最多。
统计学数据分析报告记录
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
中国矿业大学 空间数据结构上机实验报告
《空间数据结构基础》上机实验报告（2010级） 姓名 班级 学号 环境与测绘学院 1.顺序表的定义与应用（课本P85习题） 【实验目的】 熟练掌握顺序表的定义与应用，通过上机实践加深对顺序表概念的理解。 【实验内容】
设有两个整数类型的顺序表A（有m个元素）和B（有n个元素），其元素均从小到大排列。试编写一个函数，将这两个顺序表合并成一个顺序表C，要求C的元素也从小到大排列。【主要代码】 #include
试验设计与统计分析教学大纲
山西农业大学信息学院 《试验设计与统计分析》教学大纲 课程名称：试验设计与统计分析 Experiment Design and Statistical Analysis 课程编码：105011 课程类别：专业基础课 学时/学分：48学时/3学分 适用专业：资环、环科等专业 一、前言 1、课程性质 《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修 课程。 2、教学目标 通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。 3、教学要求 针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。 4、先修课程 高等数学、线性代数、概率论等
二、课程内容 绪论 教学内容及总体要求： 掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。 教学目标： 通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。 教学方式方法建议： 课堂讲授、课堂讨论 学时：2学时 一、试验在科学研究中的作用 二、试验研究的一般程式及过程 三、试验设计与统计分析的涵义 四、试验设计与统计分析的必要性 五、课程特点与学习方法 六、常用术语和基本概念 思考题： 1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念； 2、统计分析的基本要求 第一章田间试验设计（6学时） 第一节田间试验设计基础 1、田间试验设计概述 2、试验设计中的基本概念 第二节田间试验的种类 1、按试验性质分类
土地信息系统(空间数据可视化)实验报告
一、实验目的与要求 1、对数字地图制图有初步的认识 2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义 3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法 4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作 通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。 二、实验准备 阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做: 1 数据符号化显示 A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; F.市政府符号在区县政府基础上改为大小18 2注记标记 A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小：16； B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵 向，使用曲线注记； C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式； D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体， 大小：10； E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14
3绘制格网 采用索引参考格网，使用默认设置。 4 添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式 三、实验内容与主要过程 制作上海市行政区划图 （一）数据符号化 首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。 在区县界面图层上右键打开Properties对话框，在Value Field中选择字段Name，单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色，单击确定按钮完成符号化设置
金融统计学实验报告
一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点，运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法，并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一，特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的，它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用，本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨，并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验，由学员课后自主完成，主要使用Excel软件。 数据来源：通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=（名义利率-通货膨胀率）/（1+通货膨胀率）。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴，以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表，考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。 七、实验结果分析 (一)实验结果 经过整理和测算的结果如图所示
统计年报分析报告
***统计年报分析报告 基层统计工作担负着为上级党政决策提供科学依据，为社会经济发展提供优质服务的神圣使命，是国家统计最基本的根基。2014年我办事处统计工作在市委、市政府的正确领导下和上级各单位的精心指导及有关部门的密切配合下，以践行党的群众路线重要思想作为统计工作的出发点和落脚点，紧紧围绕统计和党工委的中心工作，开拓创新，狠抓落实，工作取得了新的成绩。充分发挥了统计信息、咨询和监督的整体功能，为我市社会经济发展作出了应有的贡献。 近年来，我办事处经济发展态势虽然平稳增长，特备是在第三产业发展方面取得了较好的成绩，但与周边乡镇相比，在工业经济发展增速方面还有一定的差距。 一、企业发展方面 主要是工业发展空间不足。与豫龙镇相比，我办事处位臵处于我市的城区地带，现已无可发展工业企业的空间，我办管辖范围已全部处于城控区域内，陇海线以南全部都规划为商住用地，工业用地仅有道北建设路京城路以西的部分土地，新上企业已没有土地可用。造成规模工业总产值、规模工业增加值、工业企业固定资产投资严重不足，从而影响了财政总收入等方面的落后。 2、是部分工业企业由于受到环境污染因素或城中村改造的影响将逐步减少。我辖区工业企业主要以磨料、服装、
食品和机械加工为主导产业。辖区原有磨料磨具企业**市新型氧化铝有限公司、**崟城磨料磨具有限公司、**玉发磨料磨具有限公司、**铝城三星白刚玉厂、**信宇磨料有限公司、河南宏鑫隆磨料磨具有限公司、**市特耐磨料有限公司、**市泰和刚玉有限公司等11家规模以上企业。大部分都建设于1995-1998年左右。2000年左右**玉发磨料磨具有限公司为亚洲产量最大的白刚玉生产销售厂家，在玉发公司为龙头的带领下占据了我国70%以上的白刚玉市场。办事处在2007年关停了达不到要求的**市小天鹅磨料有限公司等3家刚玉企业，2009年又关停了**市鑫源磨料有限公司，2010年关停了**银竹冶炼有限公司，2011年关停了**市太和刚玉有限公司，2012年关停了**特耐磨料有限公司，目前仅有4家2000年以前建设的刚玉企业还在辖区生产，由于一电厂的完全停产，由于我市的电价政策变化，（企业目前电价为0.69元/度，加基本电价为0.72-0.73元/度，上街区企业为0.45-0.47元/度）企业产品逐渐失去市场竞争力，企业都有外迁的意向。辖区刚玉企业完全享受不到优惠电价，并且上街区企业还有峰谷电价的优惠措施，这些企业均在上街或上街邻近的区域建有新厂或分厂，由于企业注册地在我辖区，统计数字还稍偏大，我辖区冶炼已完全停产，仅靠买来冶炼好的刚玉块粉碎制沙来维持经营，真实产值逐年下降，但统计数字逐年累加。磨料企业统计数字除玉发磨料是企业填报的之外，其余几家统计产值均在4亿元以上，有的突破5亿
成组实验设计方案及其统计分析
成组实验设计及其统计分析 成组设计及其统计分析 1. 实验设计 设实验因素A有A1,A2２个水平,将全部n(n最好是偶数)个受试对象随机地均分成２组,分别接受A1,A2２种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时, 属于一元分析的问题。当k≥2时,属于多元分析的问题。 在成组设计中,因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对, 无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其实验效率低于配对设计。 2. 前提条件与检验法的选用 在分析成组设计资料前,需考察资料是否满足下述2个前提条件:①正态性,即各组数据应独立抽自正态总体。②方差齐性,即2组资料的总体方差应该相等。下面根据这2个前提条件的满足情况,给出统计检验法的选用办法: 前提条件满足情况可选用的统计检验法 ①、②均满足成组设计资料的一般t检验 ①满足、②不满足近似t检验,即t'检验。或非参数检验 ①不满足非参数检验 在后2种情形中,若资料经过某种变量变换后能满足①、②2个前提条件,则对变量变换后的数据可用成组设计资料的一般t检验来分析。 3.应用实例 (1)一元的情形 ①成组设计资料的一般t检验 [例2.2.8]随机将20只雌性中年大鼠均分为甲、乙2组,甲组大鼠不接受任何处理(即空白对照),乙组中的每只大鼠接受3mg/kg的内毒素。分别测得2组大鼠的肌酐(mg/L)数据,试检验2总体均数之间有无显著差别。 甲(对照)组: 6.2,3.7, 5.8,2.7,3.9,6.1,6.7,7.8,3.8,6.9 乙(处理)组: 8.5,6.8,11.3,9.4,9.3,7.3,5.6,7.9,7.2,8.2 [分析与解答]先假定此资料满足正态性这一前提条件(后面将用程序来实现)。 2总体方差的齐性检验:H0:σ12=σ22,H1:σ12≠σ22,α=0.05。 用计算器实现统计计算所需的公式: (2.2.4) 式中MS1为较大均方、MS2为较小均方,SS、df分别为离差平和及自由度。F～F(df1,df2), 拒绝域:F≥Fα(df1,df2),则P≤α。 本例的已知条件和中间结果: 甲组: n=10, df=9, ∑X=53.6, X-=5.36, ∑X2=313.26, SS=25.964, MS=2.884889 乙组: n=10, df=9, ∑X=81.5, X-=8.15, ∑X2=687.17, SS=22.945, MS=2.549444 显然,甲组MS大于乙组MS,故应把甲组的有关统计量放在式(2.2.4)的分子上。 代入公式(2.2.4)计算的结果: F=1.132 查方差齐性检验用的F临界值表,得:F0.05(9,9)=4.03,因F
空间分析实验报告
空间分析原理 及应用 上机实验
练习1：利用缺省参数创建一个表面 1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块 单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close按扭。 1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。 单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。 1．3 在ArcMap中添加数据层 一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等） 1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。 找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。 3.单击Add按扭。 4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。 5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。 6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。 点击Standard工具条上的Save按扭。新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面 单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。 2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。 3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。 4.在Methord对话框中单击Kriging. 单击Next按扭。缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，Ordinary Kriging和Prediction Map被选中. 6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。 7．点击next按扭。
SPSS简单数据统计分析报告
精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据统计分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)
2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)
3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分
统计学实验报告7.统计指数分析.docx
实验报告 课程名称统计学学号 11学生姓名辅导教师 系别经济与管理系实验室名称实验时间 1．实验名称 统计指数分析 2.实验目的 掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。 在 Excel 中完成各项指数及有关数值的计算，主要用到的是公式和公式复制 3.实验内容 甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下： 价格（元） P销量 q 商品计量单位 基期 p0报告期 p1基期 q0报告期 q1 甲个302810001200 乙双202120001600 丙公斤232515001500 合计 1）计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。 2）三种商品的销售额总指数。 3）三种商品的销售量总指数和价格总指数。 4）分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。（这一问分析要手写完成） 4.实验原理 在 Excel 中实现综合指数及其相关数值的计算，主要用到的是公式和公式的复制功 能 5.实验过程及步骤 (1)在工作表中输入已知数据的名称和数值（包括商品名称，计量单位，基期价格，报告 期价格，基期销售量和报告期销售量） （2）计算综合指标的各个综合总量在单元格G4中输入公式“ =C4*E4”,在H4中输入“=D4*F4”, 在 I4 中输入“ =C4*F4”, 在 J4 中输入“ =D4*E4”, 公式复制 在 A7 中输入合计，在单元格中输入“=SuM(G4:G6),再将单元格 G7的公式向右复制到 J7 (3)分别计算各个综合指标及其分子分母之差额 在单元格 A10 中输入“销售额总额指数” ，在单元格 F10 中输入公式“ =H7/G7*100” , 在单元格 H10 中输入公式” =H7-G7”
SPSS简单数据统计分析报告
SPSS简单数据统计分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5)
3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16)
3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总
ArcGIS空间大数据处理实验报告材料
实验四空间数据处理 实验容： 掌握空间数据的处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法和原理，领会其用途。掌握地图投影变换的基本原理和方法，熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法和技术，并了解地图投影及其变换在实际中的应用。 实现方法： （一）空间数据处理 打开ArcMap，在菜单栏中选择“地理处理->环境”，打开环境变量对话框。在环境变量对话框中的常规设置选项中，设定“临时工作空间”为“D:\04实验四\04实验四\Exec4”，如图1所示。 图1 第1步裁剪实体 在ArcMap中，添加数据“县界.shp”、“clip.shp”（Clip中有四个实体），添加完后如图2所示。
图2 ●开始编辑，激活Clip图层，选中Clip图层中的一个实体，如图3所示。 图3 ●点击工具栏上按钮，打开ArcToolBox，选择“分析工具->提取->裁剪”， 如图4所示，弹出裁剪对话框，指定输入的实体为“县界”，剪切的实体为“Clip”（必须为多边形实体），并指定输出实体类路径及名称为“县界_Clip1”，如图5所示。裁剪完成后弹出如图6所示的对话框。
图4 图5
图6 ●依次选中Clip主题中其他三个实体，重复以上操作步骤，完成操作后得到四 个图层——“县界_Clip1”，“县界_Clip2”，“县界_Clip3”，“县界_Clip4”，如图7所示。完成操作后，保存编辑。 图7 第2步拼接图层 ●在ArcMap中新建一个地图文档，加载在上一步操作中得到的4个图层，如 图8所示。
图8 ●在工具箱中选择“数据管理工具->常规->追加”,设置输入实体和输出实体，拼 接效果如图9所示。 图9 ●右键点击图层“县界_Clip1”,在出现的右键菜单中执行“数据->导出数据”,弹 出导出数据对话框，将输出的图层命名为“YONK.shp”,如图10所示。