《应用统计学》实验报告
应用统计专业毕业实习报告（精选5篇）
应用统计专业毕业实习报告应用统计专业毕业实习报告（精选5篇）一段时间的实习生活又接近尾声，这段时间里，一定有很多值得分享的经验吧，是时候回头总结这段时间的实习生活了。
千万不能认为实习报告随便应付就可以，下面是小编帮大家整理的应用统计专业毕业实习报告（精选5篇），供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
应用统计专业毕业实习报告1转眼间，四年大学生活已经接近尾声，毕业的钟声将要敲响。
将课堂所学知识运用于实践成为毕业生们必经的道路。
一、实习目的和要求专业实习是管理信息系统专业教学计划中规定的一个重要的实践性教学环节，其目的为：1、学生在学习了专业课程之后，通过专业实习，在了解企业概况的基础上，对与计算机应用密切相关的某一方面的管理业务活动进行详细调查和系统分析，建立业务管理信息系统的整体概念，学会运用专业知识去发现问题和解决问题的方法，增强业务实践能力。
2、通过实习，参加一定的业务活动和管理实践，了解企业的管理现状、所具备的基础及存在的问题，了解国情，增强学好专业的信心和从事业务工作的责任感和事业心，为学生毕业设计和走入社会奠定良好的基础。
3、通过实习，调查、了解企业的运行机制和业务管理过程，参与企业具体的管理工作，提高社会实践能力，增强调查研究、人际沟通、谋略决策、随机应变等独立工作能力与管理能力。
学生在实习前已学完《管理信息系统》、《计算机网络》、《电子商务》、《企业资源规划》等专业课程。
其实习主要要求为：1、坚持每天做好实习日记。
2、学生去企业实习，要抱有虚心学习、不耻下问的态度和锲而不舍的精神，充分发挥自己的主观能动性，与企业管理人员、技术人员和广大工人群众密切合作，以自身的良好素质和模范行动来取得企业的信任，为校争光。
3、学生要坚持深入企业管理实践，不要浮在上面，满足于一般的介绍，要想方设法参与具体的管理工作，以求获得真知。
4、整个实习期间，学生要下科室或车间实习和劳动，拜一名业务人员或技术人员为师，虚心向师傅学习。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告实验报告标题：应用统计学实验报告引言：统计学是一门运用数理统计原理和方法进行数据分析和信息推断的科学，是现代科学发展不可或缺的工具之一。
本实验旨在应用统计学原理和方法，通过实验数据的收集和分析，探讨统计学在解决实际问题中的应用。
实验目的：1. 理解统计学的基本原理和方法；2. 掌握常见统计学实验设计与分析方法；3. 熟悉统计软件的操作。
实验材料与方法：1. 随机抽样：根据实验需求，采用随机抽样方法确定样本；2. 数据收集：通过实验、调查等方式，收集相关数据；3. 数据处理：使用统计软件对数据进行整理和分析；4. 数据分析：根据实验目的，应用合适的统计学方法进行数据分析；5. 结果和结论：根据数据分析结果，进行结果总结和结论提出。
结果与讨论：根据实验设计、数据收集和数据分析，得到如下结果并进行讨论：1. 描述性统计分析：对实验数据进行描述性统计，包括求均值、中位数、方差等；2. 参数估计：根据样本数据，对总体参数进行估计，并计算估计的置信区间；3. 假设检验：根据给定假设，进行假设检验，判断样本数据是否支持假设；4. 相关分析：根据实验数据，进行相关性分析，探究变量之间的关系；5. 统计建模：根据实验数据，应用统计建模方法，建立数学模型，预测未来数据；6. 确定实验误差和可靠性：分析实验误差来源，评估实验数据的可靠性。
结论：通过实验的数据收集和分析，得出如下结论：1. 总结实验数据的中心趋势与离散程度；2. 对参数进行估计，并给出相应的置信区间；3. 根据假设检验的结果，判断样本数据对给定的假设是否支持；4. 探究变量之间的相关关系，并给出相应的统计指标；5. 建立合适的数学模型，并进行预测和推断；6. 分析实验误差来源，评估实验数据的可靠性。
实验结论可根据具体实验内容进行调整和补充，需根据实际情况进行具体描述。
参考文献：在实验报告中可参考相关的统计学原理、方法和软件操作的文献。
应用统计实验报告体会
应用统计实验报告体会1. 实验背景统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个行业和领域中。
通过对实际数据的收集、整理和分析，可以得出一些有价值的结论，为决策提供依据。
在本次实验中，我们学习了统计学中的实验设计和分析方法，并运用这些方法来解决实际问题。
2. 实验目的本次实验的目的是通过设计实验、收集数据、进行统计分析，掌握应用统计学解决实际问题的方法和技巧。
具体来说，我们需要学习实验设计中的随机化原则和对照组设计，了解方差分析和回归分析的原理和应用，掌握使用统计软件进行数据分析的方法。
3. 实验过程在实验中，我们首先明确了研究问题，并设计了符合科学原则的实验方案。
然后，我们进行了数据的收集和整理工作，确保数据的质量和准确性。
接下来，我们运用所学的统计方法对数据进行分析，并得出了一些结论。
最后，我们将实验结果进行总结和归纳，并提出对实验过程的改进和对未来研究的展望。
4. 实验结果与分析通过对数据的分析，我们得出了一些有趣的结果。
首先，我们发现实验组和对照组在某个变量上存在显著差异，这说明我们的实验设计是有效的，并且实验结果是可靠的。
其次，通过方差分析和回归分析，我们得出了一些关键变量与结果变量之间的关联性，这为我们进一步分析和解释原因提供了线索。
5. 实验体会本次实验让我深刻认识到统计学在实际应用中的重要性和价值。
通过合理的实验设计和科学的数据分析，我们可以得出一些有价值的结论，并为决策提供科学依据。
同时，也让我意识到统计学方法的复杂性和技巧性，需要不断学习和熟练运用。
只有掌握了统计学的基本原理和技巧，才能正确地应用统计学解决实际问题。
6. 实验总结与展望通过本次实验，我对统计学的应用又有了更深入的了解和认识。
实验中我学习了实验设计和数据分析的基本方法，掌握了使用统计软件进行数据分析的技巧。
同时，我也认识到统计学的应用是一项持续的工作，需要不断更新知识和技能，并结合具体问题进行分析和解决。
在未来的研究中，我将进一步拓宽研究领域，深入学习和应用更加复杂的统计方法，提高自己的统计学水平。
应用统计学实验报告（spss软件）
应⽤统计学实验报告（spss软件）我国31个省市⾃治区第三产业发展状况分析（数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值⼀、因⼦分析1.考察原有变量是否适合进⾏因⼦分析为研究全国各地区第三产业的发展状况，现⽐较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市⾃治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，⾦融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。
由于涉及的变量较多，直接进⾏地区间的⽐较分析⾮常繁琐，因此⾸先考虑采⽤因⼦分析⽅法减少变量个数，之后再进⾏⽐较和综合评价。
表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很⾼，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因⼦，适合做因⼦分析。
表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。
如果显著性⽔平a为0.5，由于概率p⼩于显著性⽔平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进⾏因⼦分析。
2.提取因⼦⾸先进⾏尝试性分析。
根据原有变量的相关系数矩阵，采⽤主成分分析法提取因⼦并选取特征根值⼤于1的特征根。
表1-2（a）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（a）显⽰了所有变量的共同度数据。
第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采⽤主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1。
第⼆列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。
可以看到，所有变量的绝⼤部分信息（⼤于84%）可被因⼦解释，这些变量的共同度均较⾼，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因⼦提取的总体效果不理想。
重新指定特征根的标准，指定提取两个因⼦，结果如下：表1-2（b）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（c）因⼦解释变量原有变量总⽅差的情况表1-2（c）中，第⼀列是因⼦编号，第⼆列到第四列（第⼀组数据项）描述了初始因⼦解的情况，第五列到第七列（第⼆组数据项）描述了因⼦解的情况。
应用统计学专业实习报告
一、实习目的随着我国经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高自己的实际操作能力，增强就业竞争力，我选择了应用统计学专业进行实习。
本次实习旨在将课堂所学理论知识与实际工作相结合，掌握统计学在实际工作中的运用，提高自己的综合素质。
二、实习单位及岗位实习单位：某市统计局实习岗位：数据分析师三、实习过程1. 实习初期在实习初期，我主要了解了统计局的基本情况，包括组织架构、工作流程等。
同时，我认真学习了相关统计法律法规，为后续工作打下基础。
2. 数据收集与处理在数据分析师岗位上，我主要负责以下工作：（1）收集各类统计数据，包括国民经济、人口、教育、卫生、文化等领域的数据；（2）对收集到的数据进行清洗、整理，确保数据的准确性和完整性；（3）运用统计学方法对数据进行描述性分析、推断性分析，得出有针对性的结论。
3. 统计报告撰写在实习过程中，我参与了多项统计报告的撰写工作。
具体内容包括：（1）分析各类统计数据，挖掘数据背后的规律；（2）结合实际案例，阐述统计数据在政策制定、决策支持等方面的作用；（3）提出针对性的建议，为政府部门和企业提供参考。
4. 实习总结在实习即将结束时，我对自己的实习过程进行了总结，主要收获如下：（1）提高了自己的实际操作能力，掌握了统计学在各个领域的应用；（2）增强了团队协作能力，学会了与同事沟通交流；（3）树立了严谨的工作态度，培养了良好的职业素养。
四、实习体会1. 统计学在实际工作中的重要性通过实习，我深刻认识到统计学在各个领域的应用价值。
统计数据为政策制定、决策支持、企业运营等提供了有力依据，有助于提高工作效率和决策质量。
2. 统计学方法的应用在实习过程中，我学会了运用统计学方法对数据进行处理和分析，提高了自己的数据分析能力。
3. 团队协作与沟通在统计局工作，团队协作和沟通至关重要。
通过实习，我学会了与同事共同完成任务，提高了自己的沟通能力。
五、总结本次实习让我受益匪浅，不仅提高了自己的实际操作能力，还增强了团队协作和沟通能力。
应用统计学实训分析报告
一、实训背景随着我国经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高学生的实际操作能力，本实训旨在通过实际案例分析，让学生掌握统计学的基本原理和方法，提高学生运用统计学解决实际问题的能力。
本次实训选取了某大型超市的销售数据作为分析对象，通过对销售数据的统计分析，为超市的管理层提供决策依据。
二、实训目的1. 熟悉统计学的基本原理和方法；2. 培养学生运用统计学解决实际问题的能力；3. 提高学生的数据分析和处理能力；4. 增强学生的团队协作能力。
三、实训内容1. 数据收集与整理本次实训的数据来源于某大型超市的销售记录，包括商品名称、销售数量、销售额、销售日期等。
首先，将原始数据录入Excel表格，然后进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析对销售数据进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数、众数、标准差、最大值、最小值等指标，以了解销售数据的整体分布情况。
3. 频率分布分析利用直方图、饼图等图表展示销售数据的频率分布情况，分析不同商品的销售趋势。
4. 相关性分析运用相关系数和散点图分析商品销售额与销售数量的关系，为促销策略提供依据。
5. 回归分析通过线性回归模型，分析影响销售额的关键因素，为制定销售策略提供参考。
6. 模型评估与优化对回归模型进行评估，包括计算R²、调整R²等指标，优化模型参数，提高预测准确性。
四、实训结果与分析1. 描述性统计分析通过描述性统计分析，得出以下结论：（1）销售数量和销售额的均值分别为1000件和5000元，说明该超市的销售情况良好；（2）销售额的标准差为2000元，说明销售波动较大，需要进一步分析原因；（3）销售数量的最大值为2000件，最小值为500件，说明销售情况存在一定的不稳定性。
2. 频率分布分析通过频率分布分析，得出以下结论：（1）销售额在1000元以下的商品占比最大，说明该超市的主要销售商品为低价商品；（2）销售数量在500-1000件之间的商品占比最大，说明该超市的销售主要集中在中等销量商品。
《应用统计学》实验报告
《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
应用统计学课程实习报告
一、实习目的通过本次实习，使我对统计学理论知识的掌握更加深入，提高实际应用能力，了解统计工作的流程和规范，培养团队协作精神和沟通能力，为今后从事相关领域工作打下坚实基础。
二、实习单位本次实习单位为XX市统计局，实习岗位为统计员。
三、实习时间2019年7月1日至2019年7月31日，共计一个月。
四、实习内容1. 学习了解统计局的组织架构、工作职责和统计法律法规。
2. 参与统计调查、数据收集、整理和分析等工作。
3. 协助完成统计报表的编制、审核和上报。
4. 学习使用统计软件（如SPSS、Excel等）进行数据处理和分析。
5. 参与撰写统计报告，提高写作能力。
五、实习过程1. 第一周：熟悉统计局工作环境，了解统计局的组织架构、工作职责和统计法律法规。
在带教老师的指导下，学习使用统计软件。
2. 第二周：参与统计调查，学习如何收集数据、整理和分析数据。
在老师的带领下，了解了抽样调查、普查等统计调查方法。
3. 第三周：协助完成统计报表的编制、审核和上报。
学习如何根据统计数据编写统计报告，提高写作能力。
4. 第四周：总结实习期间的学习成果，撰写实习报告。
六、实习收获1. 深入了解了统计学理论在实际工作中的应用，提高了实际操作能力。
2. 学会了使用统计软件进行数据处理和分析，为今后从事相关领域工作打下坚实基础。
3. 增强了团队协作精神和沟通能力，提高了自己的综合素质。
4. 提高了写作能力，能够根据统计数据编写出高质量的统计报告。
5. 深入了解了统计法律法规，提高了法律意识。
七、实习体会1. 统计工作是一项严谨、细致的工作，需要我们认真负责，一丝不苟。
2. 统计工作需要具备较强的团队协作精神，与同事相互配合，共同完成工作任务。
3. 统计工作需要不断学习新知识、新技术，提高自己的综合素质。
4. 实习期间，要虚心向老师请教，多向同事学习，提高自己的业务水平。
5. 实习是一次宝贵的学习机会，要珍惜这次机会，努力学习，不断提高自己。
应用统计学实验报告（spss软件分析）
应⽤统计学实验报告（spss软件分析）多元回归分析——各项税收数据来⾃《中国统计年鉴2010》1.拟合优度检验图a *强制进⼊策略依据此表进⾏拟合优度检验。
由于是此分析多元回归分析，⽅程有多个解释变量，因此参考调整的判定系数（Adjusted R Square ），由上表：由于R2（1.000）等于1，因此认为拟合优度很⾼，被解释变量税收合计能被模型充分解释。
年份税收合计国内增值税营业税国内消费税关税企业所得税个⼈所得税 1980 571.733.531985 2040.79 147.7 211.07 205.21 696.061990 2821.86 400 515.75159.01 716 1991 2990.17 406.36 564 187.28 731.13 1992 3296.91 705.93 658.67 212.75 720.78 1993 4255.3 1081.48 966.09256.47 678.6 1994 5126.88 2308.34 670.02 487.4 272.68 708.49 1995 6038.04 2602.33 865.56 541.48 291.83 878.44 1996 6909.82 2962.81 1052.57 620.23 301.84 968.48 1997 8234.04 3283.92 1324.27 678.7 319.49 963.18 1998 9262.8 3628.46 1575.08 814.93 313.04 925.541999 10682.58 3881.87 1668.56 820.66 562.23 811.41 413.657 2000 12581.51 4553.17 1868.78 858.29 750.48 999.63 659.6373 2001 15301.38 5357.13 2064.09 929.99 840.52 2630.87 995.2563 2002 17636.45 6178.39 2450.33 1046.32 704.27 3082.79 1211.781 2003 20017.31 7236.54 2844.45 1182.26 923.13 2919.51 1418.033 2004 24165.68 9017.94 3581.97 1501.9 1043.77 3957.33 1737.056 2005 28778.54 10792.11 4232.46 1633.81 1066.17 5343.92 2094.91 2006 34804.35 12784.81 5128.71 1885.69 1141.78 7039.6 2453.709 2007 45621.97 15470.23 6582.17 2206.83 1432.57 8779.25 3185.58 2008 54223.79 17996.94 7626.39 2568.27 1769.95 11175.63 3722.31 200959521.5918481.229013.98 4761.221483.81 11536.84 3949.352.回归⽅程的显著性检验（F检验）图b*强制进⼊策略由此表进⾏回归⽅程的显著性检验。
《应用统计学》实验报告
《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
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《应用统计学》实验报告实验一用Excell抽样一、实验题目某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。
请拟定抽样方式，确定样本单位。
二、实验步骤第一步：给车床编号从1到120依次给每部车床编号。
第二步：选定抽样方式采用简单随机抽样。
第三步：使用Excell抽样具体步骤如下：1、打开Excell；2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中；3、单击“工具”菜单；4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”；5、单击“确定”，弹出抽样对话框；6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域；7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12；8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530535490420480475420495485620525530550470515530535555455595530505600505550435425530525610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15；第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄；第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图；第五步：按确定按钮，可得输出结果。
三、实验结果本实验所画直方图如下图所示：实验三用Excell画条形图、饼图与环形图一、实验题目如下表为某商店2008年和2009年部分商品所得利润比较：（单位：元）二、实验步骤（一）用Excell画条形图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择条形图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得条形图。
（二）用Excell饼图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择饼图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得饼图。
（三）用Excell画环形图的步骤第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框；第二步：在图表类型中选择环形图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式，然后单击下一步按钮，打开源数据对话框；第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得环形图。
三、实验结果（一）条形图（二）饼图本实验所画饼图如下所示：7%（三）环形图本实验所画环形图如下所示：实验四用Excell计算描述统计量一、实验题目在一次吹气球比赛中，下面为30名同学一分钟所吹气球的数目：（单位：个）18 18 18 19 20 20 22 22 22 22 22 23 23 23 23 24 24 24 25 25 26 26 27 27 27 28 28 29 30 31用函数方法描述统计量有众数、中位数、算术平均数、调和平均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标准差系数等。
二、实验步骤（一）用Excell计算均值的步骤第一步：将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一单元格，输入“=AVERAGE(A2:A31)”；第三步：按回车键后即可得平均值。
（二）用Excell计算众数的步骤第一步：仍将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一空单元格，输入“=MODE（A2：A31）”；第三步：回车后即可得众数。
（三）用Excell计算中位数的步骤第一步：仍将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A2：A31）”；第三步：回车后得中位数。
（四）用Excell计算标准差的步骤第一步：仍将将30名同学数据输入A2：A31单元格；第二步：单击任一单元格，输入“=STDEV（A2：A31）”；第三步：回车后得标准差。
（五）描述统计工具量的使用第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框；第二步：在输入区域中输入数据区域，在输出区域中选择输出的区域，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值；第三步：单击确定，可得输出结果。
三、实验结果（一）均值用Excell计算出的均值为：；（二）众数用Excell计算出的众数为：22；（三）中位数用Excell计算出的中位数为：；（四）标准差用Excell计算出的标准差为：。
（五）其他统计量列1平均中位数众数22标准差方差峰度偏度区域13最小值18最大值31求和716观测数30最大(1)31最小(1)18置信度%)实验五用Excell进行区间估计一、实验题目今从一批钢丝中随机抽取8根，测得每根折断力（单位：牛）分别为：572570568580576579571585求在概率90%的保证下，钢丝的平均折断力的估计区间。
二、实验步骤第一步：把数据输入到A4：A11单元格；第二步：在C4中输入“=AVERAGE（A4：A11）”，在C5中输入“STDEV（A4：A11）”，在C6中输入“=C4-C5”，在C7中输入“=C4+C5”；第三步在输入每一个公式回车后，便可得到结果。
三、实验结果（一）样本均值用Excell计算出的样本均值为：（二）样本标准差用Excell计算出的样本标准差为：（三）置信区间用Excell计算出的置信区间下限为：；用Excell计算出的置信区间上限为：。
具体如下表：样本均值样本标准差置信区间下限=置信区间上限=实验六 用Excell 进行假设检验一、实验题目某公司生产某种型号电池的使用寿命服从正态分布N （1200，100 ）。
现从最近生产的一批产品中随机抽取12件，测得样本平均寿命为1210小时。
根据以往经验试在的显着性水平下，判断这批电池的平均使用寿命是否有显着提高 二、实验步骤第一步：输入数据到工作表；第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，弹出对话框后，在其中选择双样本平均差分析，弹出对话框；第三步：输入后，按确定按钮，得输出结果。
三、实验结果1210Z结论：应接受 。
即这批产品的使用寿命有提高！P 值α-1ZαZZ >1H 1200:1200:10>≤x H x H实验七用Excell进行相关与回归分析（1）、用EXCEL进行相关分析一、实验题目二、实验步骤第一步：把有关数据输入EXCEL的单元格中；第二步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框；第三步：在array1中输入B4：B13，在array2中输入C4：C13，即可显示出计算结果。
三、实验结果用Excell计算出的相关系数为：（2）、用EXCEL进行回归分析?一、实验题目同上例。
二、实验步骤第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归；第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$C$4：$C$13，在X 值输入区域输入$B$4：$B$13，在输出选项选择新工作表组；第三步：单击确定按钮，得回归分析结果。
三、实验结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple RR SquareAdjusted RSquare标准误差观测值10方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析1残差8总计9Coefficients标准误差t Stat P-valueLower 95%Upper 95% 下限Intercept X Variable 1RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y残差标准残差1 2 3 4 5 6 7 8 9 10xx y 073043.041326.82ˆˆˆ21+=+=ββ实验八用Excell进行时间序列分析一、实验题目某地区四个纺织企业2007-2009年总产值如下表所示：序号年份纺织厂总产值（万元）12007一11002二10203三10984四107052008一11106二10507三12008四115092009一123010二115011三130012四1250二、实验步骤第一步：在B列输入月份，在D列输入总产值。
第二步：计算三项移动平均：在E4中输入“=（D2+D3+D4）/3”，并用鼠标拖曳将公式复制到E5：E14区域。
第三步：计算四项移动平均：在F6中输入“=SUM（E5：E8）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到F6：F13区域。
第四步：计算五项移动平均：在G6中输入“=SUM（F5：F8）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到G6：G13区域。
?三、实验结果三项移动平均四项移动平均五项移动平均112011161148117011561195120612201216同实验七，对其进行回归分析得实验结果如下：SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple RR SquareAdjusted RSquare标准误差观测值12方差分析dfSSMSFSignifi回归分析 1 20.残差 10总计1181072Coefficients标准误差t StatP-valueLowerIntercept 31.32.X Variable 1RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y残差标准残差1 63.2 -35.3 22.4 5 6 78 -23.9t y59441.19636.1016ˆ+=10-62.-1. 1167.12。