试验统计学实验一
1、数据分析结果如下表：
表1 水稻F2代株高数据的基本特征数
基本特征数计算结果
平均数x109.7131667cm
离均差平方和SS720022.226cm2
方差S21202.040444cm2
标准差S34.67045492cm
变异系数CV31.6009974%
最大值max177.6cm
最小值min24.4cm
极差R153.2cm
样本大小n600
峰值g2-0.589380069
偏斜度g1-0.6121756
分析：根据上表结果，在水稻F2代株高调查中，共抽取了600个样本。样本中最大值为177.6cm，最小值为24.4cm，极差为153.2cm；变异系数为31.6009974%；其峰值为-0.589380069，为一个小于0的值，说明其次数分布曲线比正态分布低，为低润峰；其偏斜度为-0.6121756，小于0，说明该次数分布曲线不对称，且峰往右边偏。
表2 玉米单交种株高数据的基本特征数
基本特征数计算结果
平均数x229.2075cm
离均差平方和SS68065.63625cm2
方差S2113.6321139cm2
标准差S10.65983649cm
变异系数CV 4.6507363%
最大值max257.8cm
最小值min200.3cm
极差R57.5cm
样本大小n600
峰值g2-0.112906602
偏斜度g10.005430104
分析：根据上表结果，在玉米单交种株高调查中，共抽取了600个样本。样本中最大值为257.8cm，最小值为200.3cm，极差为57.5cm；变异系数为4.6507363%；其峰值为-0.112906602，小于0，说明其次数分布曲线比正态分布低，为低润峰；其偏斜度为0.005430104，大于0，说明该次数分布曲线不对称，且峰往左边偏。
2、比较两组数据变异程度的大小：
水稻F2代株高：CV1=31.6009974%
玉米单交种株高：CV2=4.6507363%
水稻F2代株高的变异比玉米单交种株高的变异大。
3、次数分布表与次数分布图
表3 水稻F2代株高的次数分布表
组限组中值（X）次数（ f ）
≤30.924.45
30.9~43.937.420
43.9~56.950.449
56.9~69.963.450
69.9~82.976.422
82.9~95.989.420
95.9~108.9102.466
108.9~121.9115.483
121.9~134.9128.4138
134.9~147.9141.489
147.9~160.9154.443
160.9~173.9167.411
>173.9 180.44
合计600
图1 水稻F2代株高的次数分布图
华南农业大学实验报告
专业班次13草业科学组别201330800119 题目科学型计算器和Excel在数据姓名熊姣日期2014.11.22 统计方面的使用方法
表4 玉米单交种株高的次数分布表
组限组中值（X）次数（ f ）
≤202.8 200.3 4
202.8~207.8 205.3 12
207.8~212.8 210.3 24
212.8~217.8 215.3 44
217.8~222.8 220.3 77
222.8~227.8 225.3 107
227.8~232.8 230.3 120
232.8~237.8 235.3 88
237.8~242.8 240.3 62
242.8~247.8 245.3 36
247.8~252.8 250.3 17
252.8~257.8 255.3 9
>257.8 260.3 0
合计600
图2 玉米单交种株高的次数分布图
成绩：教师：日期：
4、分析哪组数据更接近正态分布，为什么。
水稻F2代株高的峰值为-0.589380069，偏斜度为-0.6121756；玉米单交种株高的峰值为-0.112906602，偏斜度为0.005430104；可看出玉米单交种株高的峰值与偏斜度均小于水稻F2代株高，因此玉米单交种的数据更接近正态分布。另从次数分布图亦可看出玉米单交种株高的分布接近于正态分布。 5、正态分布2χ适合性测验。
表5 水稻F2代株高的正态分布2χ适合性测验 次数O i
累计概率p i 组概率p i 理论数E i 卡方分量 5 0.011506814 0.011506814 6.904088699 0.525131401 20 0.028831625 0.01732481 10.3948862 8.875345944 49 0.06384305 0.035011425 21.00685513 37.30287827 50 0.125415923 0.061572873 36.94372351 4.614216965 22 0.219651063 0.09423514 56.5410843 21.10123142 20 0.345162817 0.125511754 75.3070524 40.61863992 66 0.490643999 0.145481182 87.28870894 5.192070472 83 0.637395186 0.146751187 88.05071227 0.289715935 138 0.76622278 0.128827594 77.29655647 47.67234433 89 0.86464368 0.098420901 59.05254036 15.18732866 43 0.930079305 0.065435625 39.26137491 0.356006828 11 0.967939742
0.037860436 22.71626179 6.042842416 4 0.032060258
19.23615503
12.06792208 600
600
199.8456747
df=13-1-2=10 =2
10,05.0χ18.30703805 =>)(P 2χ 1.73808E-37
=2χ199.8456747
分析：由于卡方分量为199.8456747，大于=210,05.0χ18.30703805。
所以判断差异显
华南农业大学实验报告
专业班次13草业科学 组别201330800119 题目科学型计算器和Excel 在数据 姓 名 熊姣 日期 2014.11.22 统计方面的使用方法
成 绩： 教师： 日期：
著，可以认为资料不服从正态分布。
表6 玉米单交种株高的2χ适合性测验
次数O i
累计概率p i
组概率p i 理论数E i 卡方分量 4 0.006619225 0.006619225 3.971535249 0.000204012 12 0.022308947 0.015689722 9.41383302 0.710471455 24 0.061879116 0.039570169 23.74210145 0.002801423 44 0.142278516 0.0803994 48.2396399 0.372609466 77 0.273890681 0.131612165 78.96729919 0.049010998 107 0.447477247 0.173586566 104.1519394 0.077880921 120 0.631946327 0.18446908 110.681448 0.784552546 88 0.789896744 0.157950417 94.77025006 0.483656906 62 0.898865441 0.108968697 65.38121811 0.174861164 36 0.959434727 0.060569286 36.34157161 0.003210405 17 0.986558554 0.027123828 16.27429664 0.032360561 9 0.996343718
0.009785164 5.871098213 1.667494911 0 0.003656282
2.193769135
2.193769135 600
1 600 6.552883902
df=13-1-2=10
=2
10
,05.0χ18.30703805 =>)(P 2χ0.766873026 =2χ 6.552883902
分析：由于卡方分量为6.552883902，小于=2
10,05.0χ18.30703805。
所以判断差异不显著，可以认为资料服从正态分布。
统计学实验报告
河南工业大学管理学院 课程设计（实验）报告书题目统计学上机实验 专业物流管理 班级 学生姓名 学号 指导教师 时间：2013 年05 月30 日
实验1：数据整理 一、项目名称：数据整理 二、实验目的 （1）掌握EXCEL中基本的数据处理方法； （2）学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独自完成相关作业。 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；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题及相关数据 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）： 41，25，29，47，38，34，30，38，43，40，46，36，45，37，37，36，45，43，33，44，35，28，46，34，30，37，44，26，38，44，42，36，37，37，49，39，42，32，36，35 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）操作步骤 1、在单元区域A2：H6中输入原始数据。 2、并计算原始数据的最大值(在单元格B7)与最小值(在单元格D7)。 3、根据Sturges经验公式计算经验组距(在单元格B8)和经验组数(在单元格D8)。 4、根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元格）。
5、绘制频数分布表框架 6、计算各组频数 （1）选定B20：B24作为存放计算结果的区域。 （2）从“插入”菜单中选择“函数”项。 （3）在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY. （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函数的两个参数的值。其中： Data-array:原始数据或其所在单元格区域(A2：H6) Bins-array:分组各组的上限值或其所在单元格区域(J2:J6) （6）按Shift+Ctrl+Enter组合键 （7）用各种公式计算表中其他各项 （8）作频数分布图 使用EXCEL的“图表向导”工具，结果如图所示
统计学实验指导
第二章统计学实验指导 实验一：统计整理与分组 实验目的： 运用excel进行常见数据类型的统计整理，能熟练运用菜单和各类函数进行数据筛选、排序，运用数据透视表绘制统计频数分布表。 实验要求： 独立完成课堂各类习题和练习，按要求完成实验内容。 实验形式： 教师演示、指导 实验内容： 1、品质数据分组：利用数据透视表直接绘制，但是需要注意排序数据 2、数值数据分组：对数据排序后，能分析选择数值数据的分组形式。 能利用数据透视表编制单项式分组统计次数数列； 熟练应用统计函数编制组距式分组统计次数分布数列。 一、统计数据的预处理 1、数据筛选：参见指导P37—39 （1）自动筛选： 将鼠标定位于数据文件的变量标题行； 点击菜单“数据”——筛选——自动筛选后，则在标题行出现下拉箭头； 在需要筛选的变量下点击下拉箭头，自行选择筛选功能（前10个，自定义），后确定。 自动筛选结果会自动从原数据区域中被选择出来显示，不符合条件的被屏蔽。 自动筛选一次只能执行一次筛选条件。 取消筛选：将数据“数据”——筛选——自动筛选再点击一次，去掉自动筛选前的“√”。（2）高级筛选： 选择空白区域创立筛选条件区域：筛选变量、筛选条件值 菜单“数据”——筛选——高级筛选后，进入高级筛选对话框；
筛选方式：通常是筛选结果另行放置，防止与原数据混淆。 列表区域：整个数据库区域，一般系统会自动选择。 条件区域：高级筛选可同时执行多个条件的综合筛选结果，选出符合条件的数据区域。 如果同时多个条件筛选，条件区域中将多个条件变量取值同行放置，表示“与”。 若至少满足多个条件之一，条件区域中将多个条件变量取值换行放置，表示“或”。 筛选文化程度为大学本科或岗位为管理员的员工则如此设置： 应用1：利用自动筛选选择男性员工； 利用高级筛选选择当前工资在3万元以上的工人； 利用高级筛选选择年龄在40岁以下或大学本科及以上的职工。 2、数据排序：参见指导P41 将鼠标定位于待分析数据区域的任意位置； 点击菜单“数据”——排序后，进入排序对话框； 排序对话框中： 主要关键字：排序变量。 次要关键字：各总体单位排序变量取值相同时，若指定次要关键字，则按此排序，否则按出现的先后顺序排。 我的数据区域：选择参与排序的数据区域。有标题行，则数据区域第一行不参与排序，一般数据区域首行为变量名时如此选择。否则，无标题行，数据从第一行第一列开始排序。 选项：指定升降序排列形式：次序、方向、方法，用于字符型数据的排序设置。 应用2：对加工零件数按照一定大小进行排序； 对售后服务质量按照一定优劣进行排序。 二、统计分组 统计整理及分析结果的编写通常在word 文档中录入和编辑，只要能用excel 生成相 对规范的统计表和统计图，然后可以复制到word 中进行美化排版即可。 管理员
统计学简答题答案
统计学基础（贾俊平）课后简答题 第一章 1 ?什么是统计学统计方法可以分为哪两大类 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计方法可以分为描述统计和分类统计。 2.统计数据可分为哪几种类型不同类型的数据各有什么特点 按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。 按计量尺度分时：分类数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。3.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合 样本是从总体中抽取的一部分元素的集合 参数是用来描述总体特征的概括性数字度量 统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量 变量是说明现象某种特征的概念。 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一 百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特 征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数 值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4.什么是有限总体和无限总体举例说明。 根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。总体的范围能够明 确确定，而且元素的数目是有限可数的。比如，由若干个企业构成的总体就是有限总 体，一批待检验的灯泡也是有限总体。无限总体是指总体所包括的元素是无限的，不可 数的。例如，在科学试验中，每一个试验数据可以看作是一个总体的一个元素，而试验
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。
使用统计学实验报告
*****大学 应用统计学课程实验（上机）报告 专业班级： 学号： 学生姓名： 指导老师： 实验地点： 学期：
实验（上机）日期：第一次 实验（上机）主题：统计软件的运用 实验（上机）类别：验证性 完成方式：独立 实验（上机）目的与要求： 1、掌握启动和退出统计软件 2、掌握数据库的建立 3、搜集一些数据并建立数据库 4、进行统计计算（函数、描述性统计） 5、制作统计图 6、计算各种统计指标 实验（上机）内容及方法（学生填写） 第1步：打开Excel输入需要分析的数据，然后点击公式选项，选择其中需要的函数进行计算分析。 第2步：在A1：A20区域选取从－3到3，间距为0.058的数据序列作为X序列。在B1单元格中输入公式 “=NORMDIST(A1，0，1，FALSE)”,然后将公式复制到B1：B20区域，在B1：B20区域形成相对A1：A20区间点的正态分布概率密度函数序列。 第3步：选取自由度为2，在A1：A20区域填充从0—12的等差数列，步长为0.1.在B1单元格输入公式“=（A1×EXP(-A1/2)
/2）”即可得A1在自由度为2时的卡方分布概率值，然后将B1单元格的公式复制到B1：B20区域，同样选择图标向导和折线图，经过编辑和修饰得到卡方分布概率密度函数图。 实验（上机）过程与结果（学生如实记载上机操作内容、步骤及结果） 本专业男生身高数值（单位：cm）： 165、167、168、172、175、173、168、170、180、178、175、181、172、170、169、177、173、168、170、171 1.计算统计指标：在菜单栏中选择工具，然后单击数据分析，再选择描述统计输入数据。 2.点击图表向导，选择折线图第一个样式。
统计学实验报告1
统计学实验报告1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
实验报告
二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。 1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”
步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和” 按钮，即可得到频数的合计
步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。
统计学知识竞赛题目及答案
统计学知识竞赛题目 及答案 Revised on November 25, 2020
必答题 1. 欲研究广东省 6 岁儿童的身高情况, 在广东省随机抽取了 200 名 6 岁儿童进行调查，以此为例说明同质、变异、总体与样本这几个概念。 答：同质体现在同为广东省、同为 6 岁儿童，变异体现在 200 名儿童的身高不同。 总体是指所有广东省 6 岁儿童，样本为 200 名 6 岁儿童。 2．卫生统计工作中的统计资料主要的来源有哪些 答：①统计报表。②经常性工作记录。③专题调查或实验。 3．简述统计工作全过程的四个步骤。 答：研究设计、收集资料、整理资料、统计分析。 4．试举例说明常见的三种资料类型。 答：(1).计量或测量或数值资料，如身高、体重等。 (2).计数或分类资料，如性别、血型等。 (3).等级资料，如尿蛋白含量－、＋、＋＋、＋＋＋、…。 5. 统计学上的变异、变量、变量值是指什么 答：变异：每个观察个体之间的测量指标的差异称为变异。 变量: 表示个体某种变异特征的量为变量。 变量值：对变量的测得值为变量值。 6. 简述编制频数表的步骤与要点。 答：(1)找出最大和最小值，计算极差。 (2)确定组距和列出分组计划： 第一组应包括最小值；最末组应包括最大值，并闭口。 (3)将原始数据整理后，得到各组频数。
7．描述计量资料集中趋势（一般水平）的指标有哪些，各适用于什么情况 答：常用描述平均水平的平均数有算术均数、几何均数和中位数。 算术均数适合：对称资料，最好是近似正态分布资料。 几何均数适合：经对数转换后近似对称分布的原始变量，常用于微生物学和免疫学指标。中位数适合：数据非对称分布、分布不清楚或开口资料的情形。 8. 描述计量资料离散程度（差别大小）的指标有哪些，各适用于什么情况 答：常见的几种描述离散程度的指标：极差或全距，四分位数差距，方差与标准差，变异系数。 极差适合：数据分布非对称的情形。 四分位数差距适合：数据分布非对称的情形。 方差与标准差适合：对称分布或近似正态分布资料，能充分利用全部个体的信息。 变异系数适用：当比较两资料的变异程度大小时，如果变量单位不同或均数差别较大时，直接比较无可比性，适用变异系数比较。 9. 统计描述的基本方法有哪些，各自有何特点 答：统计描述的基本方法：用表、图和数字的形式概括原始资料的主要信息。 表：详细、精确。图：直观。指标：综合性好。 10．简述变异系数的适用条件。 答：变异系数适用于变量单位不同或均数差别较大时，直接比较无可比性，适用变异系数比较。 11. 怎样正确描述一组计量资料 答：(1).根据分布类型选择指标。 (2).正态分布资料选用均数与标准差，对数正态分布资料选用几何均数，一般偏态分布资料
统计学实验报告
统计实验报告
的方法来决定圆周率π。上个世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。 此外，模拟任何一个实际过程，Monte Carlo方法都需要用到大量的随机数，计算量很大、人工计算是不可能的，只能在计算机上实现。 实验目的 用统计科学方法求2,3的近似值并得以推广。 实验原理与统计模型 来源乌拉姆和·诺伊曼核试验模拟，几何概率 实验所用软件及版本 R version 2.14.1 主要容（要点） 、 （1）构造问题的概率模型 对随机性的问题，如中子碰撞、粒子扩散运动等，主要是描述和模拟运动，概率过程，建立概率模型或判别式。 对确定性的问题，如确定π值，计算定积分，则需将问题转化为随机性的问题，例如图2.2（a）计算连续函数g（x）在区间[a,b] 的
定积分，则是c（b-a）的有界区域产生若干随机焦，并计数满足不等式()j j x g y≤的点数，从而构成了问题的概率模型。 （2）从己知概率分布抽样 实验过程况录（含基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）一．求2 考虑 1 2 dx x x = ? 然后等概率地产生n个随机点（xi,yi），i=1,2,…，n，即xi是（1,2）上均匀分布的随机数，yi 是（0,1）上均匀分布的随机数。设n个点中有k个点落在下图阴影区域，即有k个点（xi,yi）满足yi*2*(xi)^0.5<1。则当∞ → n，有如下关系 P=k/n=阴影部分面积/1=2-1 因此2的估计值=k/n+1
下面编写的模拟程序（程序名：MC1.R）> MC1<-function(n){ + k<-0;x<- runif(n,1,2);y<-runif(n) + for (i in 1:n){ + if (2*x[i]^0.5*y[i]<1) + k<- k+1 + } + k/n+1 + } > MC1(100000) [1] 1.41463 3 二．求
统计学实验报告
统计学实验报告 一.实验步骤总结数据的搜集与整理 一.数据的搜集 ●间接数据的搜集 方法一：直接通过进入专业的数据库网站查询数据 方法二：使用搜索引擎进行数据的搜索 ●直接数据的搜集 抽样调查： 1．调查方案设计 2．调查问卷设计 3．问卷发放 4．问卷回收 二.数据的整理 ●数据编码 1.在Excel中选择三列，将三列分别命名，后两列为：编码符号、代表含义 2.数据搜集好后，按照他们的特征进行分类，并依次放入第一列 3.在“编码符号”列为每一个列别编码，并在“代表含义”列说明编码的含义 ●数据的录入 转置（行与列换位）： 1.激活数据所在单元格 2.单击鼠标右键，选中“复制” 3.在空白处激活另一单元格，点击鼠标右键，选中“选择性粘贴”项。 4.在弹出的“选择性粘贴”对话框中，粘贴项选中“全部”，运算选中“无”，选中“转置” 复选框，点击确定按钮既得转置的结果。 单元格内部换行：“Alt+Enter”组合键 ●数据的导入 方法一：1.单击菜单栏“文件—打开”，在弹出的的“打开”对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 方法二：1.单击菜单栏“数据—导入外部数据—导入数据”，在弹出的“选取数据源”的对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 ●数据的筛选 自动筛选： 1.选中要筛选的数据区域 2.使用菜单栏中的“数据—筛选—自动筛选”，这时每列的第一个单元格的右边都会出现 一个下拉箭头，我们就可以通过下拉菜单中的选择实现筛选。 3.如果选择了下拉菜单中的“自定义”，就会弹出一个“自定义自动筛选方式”对话框， 在对话框中可自己选择筛选条件，然后点击确定按钮。 高级筛选： 1. 将要筛选数据区域的列标题复制粘贴在空白区域，并在他们对应下的单元格中输入所要
统计学excel实验答案(版)
Excel在统计学中的应用 用Excel搜集与整理数据 用Excel搜集数据 统计数据的收集是统计工作过程的基础性环节，方法有多种多样，其中以抽样调查最有代表性。在抽样调查中，为保证抽样的随机性，需要取得随机数字，所以我们在这里介绍一下如何用Excel生成随机数字并进行抽样的方法。需要提醒的是，在使用Excel进行实习前，电脑中的Excel需要完全安装，所以部分同学电脑中的office软件需要重新安装，否则实习无法正常进行。本书中例题全部用Excel2007完成。 使用Excel进行抽样，首先要对各个总体单位进行编号，编号可以按随机原则，也可以按有关标志或无关标志，具体可参见本书有关抽样的章节，编号后，将编号输入工作表。 1.我们假定统计总体有200个总体单位，总体单位的编号从1到200，输入工作表后如图10-1所示： 图10-1 总体各单位编号表 各总体单位的编号输入完成后，可按以下步骤进行操作： 第一步：选择数据分析选项（如果你使用的是Excel2003，单击工具菜单，若无数据分析选项，可在工具菜单下选择加载宏，在弹出的对话框中选择分析工具库，便可出现数据分
析选项；如果你使用的是Excel2007，点击左上角Office标志图标，Excel选项，加载项，在下面的管理下拉列表中选择“Excel加载项”，转到，勾选“分析工具库”，确定。），打开数据分析对话框，从中选择抽样。如图10-2所示。 图10-2数据分析对话框 第二步：单击抽样选项，确定后弹出抽样对话框。如图10-3： 图10-3 抽样对话框 第三步：在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域，在本例是$A$1:$J$20，系统将从A列开始抽取样本，然后按顺序抽取B列至J列。如果输入区域的第一行或第一列为标志项（横行标题或纵列标题），可单击标志复选框。 第四步：选择“随机模式”，样本数为10。 在抽样方法项下，有周期和随机两种抽样模式。 “周期”模式即所谓的等距抽样（或机械抽样），采用这种抽样方法，需将总体单位数除以要抽取的样本单位数，求得取样的周期间隔。如我们要在200个总体单位中抽取10个，则在“间隔”框中输入20；如果在200个总体单位中抽取24个，则在“间隔”框中输入8
统计学实验报告
实验1：数据整理 一、实验目的 1)掌握Excel中基本的数据处理方法； 2)学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业 二、实验时间及地点 试验时间：2014年9月23日实验地点：计算机房 三、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）： 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图。 (二)实验内容：使用FREQUENCY函数绘制频数分布表（图） (三)实验步骤： 1.在A1输入：某百货公司连续40天的商品销售额如下。选中A1:D1选 择合并单元格。 2.在单元区域A2：D11中输入原始数据。 3.并计算原始数据的最大值（在单元格B12中）与最小值（在单元格D12 中）。 4.根据Sturges经验公式计算经验组距（在单元格B13）和（经验数据D13 中）。 5.根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域E2： F7）. 步骤1~5如图所示：
6.绘制频数分布表框架，如图所示： 7.计算各组频数： 1)选定i7:i12作为存放计算结果的区域。 2)从“插入”菜单中选择“函数”项。 3)在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY。 步骤（1）~（3）如图所示：
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函数的两个参数的值。其中： Data-array:原始数据或其所在单元格区域(A2：D11) Bins-array:分组各组的上限值或其所在的单元格区域 （F2:F7）. 步骤(4)~(5)如图所示： 6)按Shift+Ctrl+Enter组合键，如图所示 7)用公式：频数密度=频数/组距选定G7输入=i7:i12/4按 Shift+Ctrl+Enter组合键 频率=频数/总数 如图所示：
统计学第四版课后答案
统计课后思考题答案 第一章思考题 什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
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
统计学实验心得体会讲课稿
[标签:标题] 篇一：统计学实验心得体会 统计学实验心得体会 为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。 实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫 折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。 最后感谢老师的耐心指导，教会我们知识也教会我们操作，老师总是最无私最和蔼的人，我一定努力学习，用自己最大的努力去回报。 篇二：统计学实验报告与总结
统计学答案
1题：“平均数±标准差”是用来表达呈正态分布的资料，说明其数据分布的集中趋势和离散趋势。从表中数据可以看出，大部分标准差大于平均数，有的甚至是平均数的4倍，基本上可以认为此资料服从偏态分布，不适合用正态分布法说明此资料的集中趋势和离散趋势。描述偏态分布资料的集中趋势应该选用中位数，描述其分散趋势应该选用四分位数间距，其形式为“M（QR）”，M代表中位数，QR代表四分位数间距，QR= Q3 –Q1,由第3四分位数减第1四分位数得来。由于没有原始数据，故只能解释一下。 2题：此实验涉及三个因素，分别为时间、“缺氧与否”和“中毒与否”，后两个因素的水平组合形成表格第一列的四个实验组，因而本资料的实验设计类型应属于三因素析因设计，三因素各水平的组合形成4×2×2=16个实验条件，如果每个实验条件下重复做6次实验，那么总共需要做16×6=96次实验。然而原作者没有按照与此实验设计相匹配的表格（见表2.14）进行实验和收集数据，只在以上10个实验点上做了实验，这样不能很好地分析各因素及其交互作用的实验效应，只能错误地选择其他方法进行统计分析。编制出与实验设计相匹配的表格，在不同的实验条件下进行独立重复实验，并把测定的数据对应地填在表内，这对合理选用统计分析方法处理数据是极为有利的。 3.此实验涉及两个因素，即“激素用与否”和“补骨1号用与否”，如果这两个因素不是互相独立的，存在着交互作用，则第三组的效应就包括激素的效应，补骨1号的效应，以及它们共同作用的效应，本实验只安排了激素组，并没有安排单用补骨1号组，因而在实际分析时就不能将两因素之间可能存在的交互作用的效应反映出来，而有可能将其交互作用的效应归结为单用补骨1号的效应。应再安排一组单用补骨1号组，这样就有四个组，为两个因素各有两个水平的四种组合，这样的设计类型为两因素析因设计，不仅可以分析出各因素单独的效应，而且可以分析出因素之间可能存在的交互作用的效应大小。 4.题本资料有四个实验组，实际上涉及到两个实验因素，一个因素是“是否患有糖尿病”，其有两个水平：是、否；另一个因素是“是否服用格列本脲”，其有两个水平：是、否。两个因素各有两个水平，它们互相组合，得到四个实验组，见表4.8。而本例单用组别来表示，掩盖了因素间各水平的组合关系，使人容易误认为是单因素四水平设计的定量资料。原作者采用t检验进行统计分析，同样是错误的，因为t检验只能分析单组设计、配对设计和成组设计的资料，其只涉及一个因素，且这个因素最多只有两个水平。这种资料属于析因设计的定量资料，应该采用与其相对应的方差分析，可以分析出各因素及其可能存在的交互作用的效应来。如果在专业上三项指标需要同时考察，还应选用该设计下资料的多元方差分析。
管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
假设检验的SPSS实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号I ：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号II ：15.2 19.1 14.2 16.5 24.5 型号III ：38.7 35.8 39.3 32.2 29.6 （1）各种型号间寿命有无差别? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 zhijin g 5 12.460 .2881 .1288 单个样本检验 检验值 = 0 t df Sig.(双 侧) 均值差值差分的 95% 置信区 间 下限上限 zhijin g 96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818 为完成实验提要2.可进行如下步骤 2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，
统计学实验
一、一元回归分析 实例分析（2）： 选取中国1978～2002年中国研究经费与中国GDP 之间的数量关系，建立的一元回归模型如下： i i i x y εβα++= 其中，y i 是中国GDP ，x i 是中国研究经费 线性回归分析的基本步骤及结果分析： ①绘制散点图 图1 ②简单相关分析 表1 分析：从表1中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.928，双尾检验概率p 值尾0.000<0.05，故变量之间显著相关。根据“中国研究经费”与“中国GDP ”之间的散点图与相关分析显示，“中国研究经费”与“中国GDP ”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）表2给出了回归模型的拟和优度（R Square ）、调整的拟和优度（Adjusted R Square ）、估计标准差（Std. Error of the Estimate ）以及Durbin －Watson 统计量。
从结果来看，回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.860和0.854，即GDP的85％以上的变动都可以被该模型所解释，拟和优度较高。 表2 （2）表3给出了回归模型的方差分析表，可以看到，F统计量为141.616，对应的p值为0，所以，拒绝模型整体不显著的原假设，即该模型的整体是显著的。 表3 （3）表4给出了回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以及各个回归系数的显著性t检验。从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x，其t统计量对应的p值都小于显著性水平0.05，因此，在0.05的显著性水平下都通过了t 检验。变量US经费的回归系数为0.090，即US经费每增加1百万美元，USGDP
统计学实验报告【最新】
统计学实验报告 一、实验主题:大学生专业与实习工作的关系 二、实验背景: 二十一世纪的今天大学生已是一个普遍的社会群体，高校毕业人数日益增加，社会、企业所提供的职位日益紧张，大学生就业问题是当今社会关注的焦点。面对日益沉重的就业压力，越来越多的大学毕业生选择了企业需求的职业，而这种职业与自己在校所学专业根本“无关”或相去甚远，大学毕业生就业专业不对口的现象非常严重。专业对口是个广义的概念，就是说你所学的专业与你所作的工作相关，比如你专业是会计，工作后你到了一个企业做会计，或者到银行做柜员，这都是与经济相关的，这就是对口。如果你学机械设计，但工作后却做了统计员，业务员等于你所学专业无关的工作，这就叫专业不对口。专业不对口导致毕业生所学知识没有用武之地，所以这是一种人力资源的浪费。 三、实验目的: 大学生就业专业不对口是客观存在的问题，我们研究此问题有这几点目的:①了解当代大学生实习工作与专业是否对口的情况，当代大学生对工作与专业不对口现象的态度。②分析大学生就业结构和
专业对口问题，了解当今大学生专业对口情况，为以后大学生选择专业、选择工作岗位提供有效的信息和借鉴。③寻找导致专业不对口的原因，以减少社会普遍存在的人力资源的浪费。 四、实验要求:就相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行如下 分析:1进行数据筛选、排序、分组;2、制作饼图并进行简要解释;3、制作频数分布图，直方图等并进行简要解释。 五、实验设备及材料:计算机，手机，EXCEL软件，WORD软件。 六、实验过程: (一)制作并发放调查问卷。 (二)收回并统计原始数据:收回了102名大学生填写的调查问卷，并对相关数据进行统计。 (三)筛选与实验相关问题: 1.您的性别( ): A. 男B.女
统计学实验报告1统计计量描述
分析报告（一） 实验项目：统计量描述实验日期：2012-3-16 实验地点：8教80680实验目的：熟悉描述性统计量的类型划分及作用；准确理解各种描述性统计量的构造原理；熟练掌握计算描述性统计量的SPSS 操作；培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。 实验内容：（1）：分析被调查者的户口和收入的基本情况 （2）：分析储户存款金额的分布情况 （3）：计算存款金额的基本描述统计量，并对城镇和农村户口进行比较分析 （4）：分析储户存款数量是否存在不均衡现象 实验步骤：analysze—Descriptive statistics-- Frequencies 实验结果 : 【注释】：其中2.00 表示收入基本不变 【注释】：这是对城镇户口，农村户口的收入情况的描述性分析，frequency 代表频率，percent 代表所占总体的百分比
【注释】：这是对存款金额的描述性分析，最小值是1，最大值是80502，均值是2454.27，标准差是6881.827，标准误是 0.141 【注释】：本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值，最大值，均值，标准差，标准误。实验分析：（一）、总体看来，城镇户口和农村户口的收入情况：基本不变占据很大比例，说明经济发展较稳定（二）、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3%，远超过农村户口的18.9%，说明农村的发展相较于城镇，还有很大的发展空间。（三）、存款金额最大值 （80502）和最小值（1）之间差距过大，说明贫富差距过大，从长远角度来看，不利于经济的发展，我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策，加快城镇化建设之类的。实验小结： 备注：
统计学实验报告册
统计学 实验报告册 姓名： 学号： 专业： 华北水利水电大学管理与经济学院
第一次实验课数据的图表展示及概括性度量 环节1: 统计图表的制作 一、实验目的 熟悉Excel统计软件，学会数据整理与显示。 二、实验要求 利用Excel统计软件，绘制统计图表。 三、实验原理及内容 数据收集后要进行整理和显示，熟悉统计软件，掌握数据整理与显示的操作步骤；学会制作频数分布表；绘制直方图、累计百分比的折线图是最基础的要求。 本节实验要求完成以下内容： 1、数据排序与分组； 2、编制次数分布表与累计次数分布表； 3、制作统计图直方图、累计百分比的折线图表。 四、实验步骤及结论分析 （一）数值型数据数据分组及统计图表的绘制 1、录入数据(某地区60家企业2014年的产品销售收入数据如下表1(单位:万元) 表1某地区60家企业2014年的产品销售收入 152 103 123 105 88 95 105 137 116 117 129 142 117 138 115 97 114 136 97 92 110 124 105 146 124 118 115 119 127 117 119 120 100 100 135 113 108 112 87 87 117 138 107 119 88 129 88 95 125 114 108 105 115 97 107 119 103 104 103 123 2、对数据进行排序 实验步骤: 3、进行数据分组,制作频数分布表(关键点：（1）选择和接收区域同样行数的区域（2）使用=FREQUENCY(原始数据区域,接受数据区域)（3）同时按下Ctrl+Shift+Enter ) 实验步骤:
《田间试验与统计分析》试题及答案
0≠β《田间试验与统计分析》复习题目1 一、判断题：判断结果填入括弧，以√表示正确，以×表示错误。（每小题2分，共14分） 1 多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。（ × ） 2 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ √ ） 3 A 群体标准差为5，B 群体的标准差为12， B 群体的变异一定大于A 群体。（ × ） 4 “唯一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ √ ） 5 某班30位学生中有男生16 位、 女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1（已知 84.32 1,05.0=χ） 。 （ √ ） 6 在简单线性回归中，若回归系数，则所拟合的回归方程可以用于由自变数X 可靠地预测 依变数Y 。（ × ） 7 由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于 推断处理的总体。（ √ ） 二、填空题：根据题意，在下列各题的横线处，填上正确的文字、符号或数值。（每个空1分，共16分 ） 1 对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有 平方根转换 、 对数转换 、 反正旋转换 、 平均数转换 等。 2 拉丁方设计在 两个方向 设置区组，所以精确度高，但要求 重复数 等于 处理数 ，所以应用受到限制。 3 完全随机设计由于没有采用局部控制，所以为保证较低的试验误差，应尽可能使 试验 的环境因素相当均匀 。 4 在对单个方差的假设测验中：对于C H =20σ:，其否定区间为2,2 12 ν α χχ-<或 2 ,22ν αχχ>；对于C H ≥2 0σ:，其否定区间为2,12 ναχχ -<；而对于C H ≤2 0σ:，其 否定区间为2 ,2ναχχ>。 5 方差分析的基本假定是 处理效应与环境效应的可加性 、 误差的正态性 、 误差的同质性 。