统计学实验报告

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统计学实训综合实验报告

统计学实训综合实验报告

一、实验目的通过本次统计学实训综合实验,旨在使学生熟练掌握统计学的基本理论和方法,提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力。

实验内容主要包括数据收集、整理、描述、推断和分析等环节,通过实际操作,加深对统计学理论的理解,培养学生的统计学素养。

二、实验内容1. 数据收集本次实验以某地区居民消费水平为研究对象,通过查阅相关资料,收集了该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费数据。

2. 数据整理对收集到的数据进行整理,将其分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健七个类别。

3. 描述性统计(1)计算各类别消费的平均值、中位数、众数等集中趋势指标。

(2)计算各类别消费的标准差、极差等离散趋势指标。

(3)绘制各类别消费的直方图、饼图等图形,直观展示消费结构。

4. 推断性统计(1)对居民消费水平进行假设检验,判断各类别消费是否存在显著差异。

(2)运用方差分析等方法,探究各类别消费之间的相关性。

5. 相关性分析(1)运用相关系数分析各类别消费之间的线性关系。

(2)运用因子分析等方法,提取影响居民消费水平的关键因素。

6. 交叉分析(1)根据性别、年龄、收入等变量,分析不同群体在消费结构上的差异。

(2)运用卡方检验等方法,探究不同群体在消费结构上的显著差异。

三、实验结果与分析1. 描述性统计结果根据计算,该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费平均分别为:3000元、1500元、2000元、1000元、1000元、500元、500元。

2. 推断性统计结果通过对居民消费水平的假设检验,发现食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费存在显著差异。

3. 相关性分析结果运用相关系数分析,发现食品、衣着、居住、生活用品及服务等方面的消费与居民收入呈正相关,而交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费与居民收入呈负相关。

统计实验报告数据整理(3篇)

统计实验报告数据整理(3篇)

第1篇一、实验背景随着社会的不断发展,数据已成为决策的重要依据。

在统计学领域,数据整理是数据分析和研究的基础。

为了提高数据整理的效率和准确性,本实验旨在探究一种有效的数据整理方法,并对实验结果进行分析。

二、实验目的1. 探索一种适用于各类数据的数据整理方法;2. 提高数据整理的效率和准确性;3. 分析实验结果,为实际应用提供参考。

三、实验方法1. 数据来源:收集某地区居民收入、消费、教育等方面的数据,共1000条记录;2. 数据整理方法:采用以下步骤进行数据整理:(1)数据清洗:删除重复记录、缺失值、异常值等;(2)数据转换:将数据转换为适合分析的形式,如数值型、分类型等;(3)数据合并:将不同来源的数据进行合并,形成统一的数据集;(4)数据标准化:对数据进行标准化处理,消除量纲影响;(5)数据可视化:通过图表展示数据分布、趋势等信息。

四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗阶段,共删除重复记录10条,缺失值20条,异常值5条。

经过清洗,有效数据量提升至965条。

2. 数据转换将居民收入、消费、教育等数据转换为数值型,以便后续分析。

其中,收入数据取对数处理,消费数据取平方根处理。

3. 数据合并将不同来源的数据进行合并,形成统一的数据集。

合并后,数据集包含965条记录。

4. 数据标准化对数据进行标准化处理,消除量纲影响。

采用Z-score标准化方法,将各变量均值调整为0,标准差调整为1。

5. 数据可视化通过图表展示数据分布、趋势等信息。

(1)居民收入分布根据标准化后的收入数据,绘制直方图。

结果显示,居民收入分布呈偏态分布,大部分居民收入集中在中等水平。

(2)消费趋势根据标准化后的消费数据,绘制折线图。

结果显示,消费趋势呈现逐年上升趋势,且增长速度较快。

(3)教育水平分布根据教育水平分类,绘制饼图。

结果显示,受教育程度较高的人群占比相对较小,受教育程度较低的人群占比较大。

五、实验结论1. 实验结果表明,所采用的数据整理方法适用于各类数据,能够提高数据整理的效率和准确性;2. 数据清洗、数据转换、数据合并、数据标准化等步骤在数据整理过程中至关重要;3. 数据可视化有助于直观地展示数据分布、趋势等信息,为后续分析提供有力支持。

统计学课内实验报告(详解+心得)1

统计学课内实验报告(详解+心得)1

一.实验目的与要求(一)目的实验一: EXCEL的数据整理与显示1. 了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法;2. 熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作与命令;3. 熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作与命令。

实验二: EXCEL的数据特征描述、抽样推断熟悉EXCEL用于数据描述统计、抽样推断实验三: 时间序列分析掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作与命令。

实验四: 一元线性回归分析掌握EXCEL用于相关与回归分析的基本操作与命令。

(二)要求1.按要求认真完成实验任务中规定的所有练习;2.实验结束后要撰写格式规范的实验报告, 正文统一用小四号字, 必须有页码;3、实验报告中的图表制作要规范, 图表必须有名称和序号;4、实验结果分析既要简明扼要, 又要能说明问题。

二、实验任务实验一根据下面的数据。

1.1用Excel制作一张组距式次数分布表, 并绘制一张条形图(或柱状图), 反映工人加工零件的人数分布情况。

从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人, 以了解该企业工人生产状况(日加工零件数):117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 5091.2整理成频数分布表, 并绘制直方图。

1.3 假设日加工零件数大于等于130为优秀。

实验二百货公司6月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269295(1)计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;(2)计算该百货公司日销售额的极差、标准差;(3)计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。

统计学实验报告范文

统计学实验报告范文

统计学实验报告范文统计学实验报告范文统计学实验报告范文1:实验课程:指导教师:专业班级:学生姓名:学生学号:统计学实验A 陈正伟 13统计冯瑞 201X121110 _通过统计学A. 实习工作应该与专业对口,锻炼自己的专业素养B. 无所谓,只要能学到东西就好5.您认为实习与第一份工作有关系吗?A. 有关,很多人就是在实习单位就业的B. 有关,实习经历对找工作帮助很大C. 没什么关系,帮助不大 D不好说,这个问题得因人而异对以上问题的调查数据进行图形分析:1.调查对象的男女比例由以上饼状图可以看出调查对象男生比例远远高于女生比例调查对象的专业分布由上条形图可以看出调查对象的专业分布多样,分布不均,具有抽样调查的普遍性。

3.调查对象的实习工作与所学专业的关系4.调查对象认为实习工作与专业对口之间的关系是5.调查对象认为实习与第一份工作是否有关系七、数据分析及结论:从数据和图表中得出共102个人填写了调查问卷,其中女生较少,男生较多。

工商管理、国贸、会计、经济学这几大热门专业人数较多,数据相对而言比较有代表性。

从3~5题问题的数据中我们可以看出大学生的专业性并不强,对专业的认识也不深,相当一部分人认为其所从事的工作与专业并没有多大的联系,有49%的人对实习工作与专业是否对口持无所谓的态度,有50%的人认为实习工作与将来第一份工作联系不大,甚至没有关系。

大学生工作与专业不对口是当前社会存在的普遍现象。

调查已及查询的资料发现大学生专业不对口的主要原因有:1.企业奢侈用人、短期效应的原因,学校的教育体制及课程体系的原因,3.社会没有建立有效机制的原因。

我国学校教育体制结构存在不合理性。

我国是世界上人口最多的国家,劳动力过剩的情况严重,大学生就业一直是一个严重的社会问题。

随着高等教育的迅速发展,曾使这一问题在1999年 201X年暂时得到了缓解,但这仅仅是治标不治本的方法。

几年后随着扩招批次学生的毕业,大量毕业生涌入社会,积累下的矛盾更加严重地暴露出来,高校毕业生总量逐年大幅增加与社会实际有效需求的增长远远滞后的矛盾成为当今社会就业问题的主要矛盾,于是形成了前所未有的大学生就业压力专业林立、课程体系不完善等现象在当今大学内极其普遍,一些学校甚至没有考虑增设专业未来就业情况,只是为了扩大学校规模,这在客观上,不仅影响了教育整体效益的发挥,也导致了越来越多大学生就业不对口的现象。

统计学四篇实验报告

统计学四篇实验报告

《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2:指数分布在日常生活中极为常见,一般的电子产品寿命均服从指数分布。

在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。

所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。

指数函数还有一个重要特征是无记忆性。

在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。

这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。

实验二:用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备(环境)及要求1、实验软件:Excel 20072、实验数据:自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查,随机抽取当地100家企业,平均得分95,已知当地卫生情况的标准差是30,置信水平0.5,试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查,随机抽取当地100家企业,平均得分95,已知当地卫生情况的标准差是30,置信水平0.5,试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

第1步:打开Excel2007新建一张新的Excel表;第2步:分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”;在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步:在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”,然后按Enter键;第4步:在B7单元格中输入“=B1+B6”,然后按Enter键;第5步:同样在B8单元格中输入“=B1-B6”,然后按Enter键;计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1:实验二:用Excel产生随机数见图3-1实验二:正态分布第1步:同均匀分布的第1步;第2步:在弹出“随机数发生器”对话框,首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项,并设置“变量个数”数值为1,设置“随机数个数”数值为20,在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20,在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮,并设置为D2 单元格,单击“确定”按钮完成设置。

统计学实验报告心得(精选5篇)

统计学实验报告心得(精选5篇)

统计学实验报告心得(精选5篇)统计学实验报告心得篇1统计学实验报告心得一、背景和目的本次实验旨在通过实际操作,深入理解统计学的原理和应用,提高数据处理和分析的能力。

在实验过程中,我们通过收集数据、整理数据、分析数据,最终得出结论,并对结果进行解释和讨论。

二、实验内容和方法1.实验内容本次实验主要包括数据收集、整理、描述性统计和推论统计等部分。

数据收集部分采用随机抽样的方式,选择了不同年龄、性别、学历、职业等群体。

整理部分采用了Excel等工具进行数据的清洗、排序和分组。

描述性统计部分使用了集中趋势、离散程度、分布形态等方法进行描述。

推论统计部分进行了t检验和方差分析等推断统计。

2.实验方法在实验过程中,我们采用了随机抽样的方法收集数据,并运用Excel进行数据整理和统计分析。

同时,我们还使用了SPSS软件进行t检验和方差分析等推论统计。

三、实验结果与分析1.实验结果实验数据表明,不同年龄、性别、学历、职业群体的统计特征存在显著差异。

集中趋势方面,中位数和众数可以反映数据的中心位置。

离散程度方面,方差和标准差可以反映数据的离散程度。

分布形态方面,正态分布可以描述多数数据的分布情况。

推论统计方面,t检验和方差分析可以推断不同群体之间是否存在显著差异。

2.结果分析根据实验结果,我们发现不同群体在年龄、性别、学历、职业等特征方面存在显著差异。

这可能与不同群体的生活环境、社会地位、职业特点等因素有关。

同时,集中趋势、离散程度和分布形态等方面的分析也帮助我们更全面地了解数据的特征。

四、实验结论与总结1.实验结论通过本次实验,我们深刻认识到统计学在数据处理和分析中的重要作用。

掌握了统计学的基本原理和方法,提高了数据处理和分析的能力。

同时,实验结果也表明,统计学方法在研究群体特征、推断差异等方面具有重要意义。

2.总结本次实验总结了以下几个方面的内容:(1)统计学实验有助于深入理解统计学的原理和应用。

(2)实验中,我们掌握了数据收集、整理、描述性统计和推论统计等方法。

统计学 实验报告三范文

统计学 实验报告三范文

实验三:时间序列分析一、实验目的及要求:(一)目的掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。

(二)内容及要求综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识,并结合经济学等方面的知识,对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据(见Book13)的构成要素进行分解,并绘制图形进行分析。

二、仪器用具硬件:计算机(安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上)软件:EXCEL三、实验原理时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。

四、实验方法与步骤1.利用移动平均剔除法计算出季节指数,并绘制季节变动图。

第一步:将数据复制到年/季度这一列,在时间标号这一列的输入1,2,利用下拉的方式填充。

将数据复制到销售额这一列。

第二步:单击工具菜单,选择数据分析选项,出现数据分析对话框,在分析工具中选择移动平均。

单击确定按钮,弹出对话框,在输入区域输入$c$5:$c$44,在间隔输入4,在输出选项选择输出区域为$d$6。

单击确定按钮,得四步移动平均结果第三步:单击工具菜单,选择数据分析选项,出现数据分析对话框,在分析工具中选择移动平均。

单击确定按钮,弹出对话框,在输入区域输入$d$6:$d$42,在间隔输入2,在输出选项选择输出区域为$e$7。

单击确定按钮,得两步移正结果。

第四步:在f7这个单元格中输入=C7/E7,利用下拉方式得到全部比值。

结果如图所示销售额数据的移动平均值及其被剔除后的比值年/季度时间标号销售额移动平均值中心化后的移动平均值比值1991/1 1 993.12 2 971.2 1542.9253 3 2264.1 1713.05 1627.9875 1.4 4 1943.3 1953.125 1833.0875 1.1992/1 5 1673.6 2369.05 2161.0875 0.2 6 1931.5 2653.125 2511.0875 0.3 7 3927.8 2820.325 2736.725 1.4 8 3079.6 2975.6 2897.9625 1.1993/1 9 2342.4 2930.525 2953.0625 0.2 10 2552.6 3278.825 3104.675 0.3 11 3747.5 3506.825 3392.825 1.4 12 4472.8 3929.975 3718.4 1.1994/1 13 3254.4 4480.875 4205.425 0.2 14 4245.2 4955.95 4718.4125 0.3 15 5951.1 5118.4 5037.175 1.4 16 6373.1 5333.575 5225.9875 1.1995/1 17 3904.2 5658.95 5496.2625 0.2 18 5105.9 6223.3 5941.125 0.3 19 7252.6 6618.05 6420.675 1.4 20 8630.5 6840.9 6729.475 1.1996/1 21 5483.2 7221.775 7031.3375 0.2 22 5997.3 7244.3 7233.0375 0.3 23 8776.1 7154.4 7199.35 1.4 24 8720.6 7167.825 7161.1125 1.1997/1 25 5123.6 7371.85 7269.8375 0.2 26 6051 7277 7324.425 0.3 27 9592.2 7231.7 7254.35 1.4 28 8341.2 7425.325 7328.5125 1.1998/1 29 4942.4 7252.3 7338.8125 0.2 30 6825.5 7347.775 7300.0375 0.3 31 8900.1 7364.65 7356.2125 1.4 32 8723.1 7222.75 7293.7 1.1999/1 33 5009.9 7001.925 7112.3375 0.2 34 6257.9 6787.55 6894.7375 0.3 35 8016.8 7049.9 6918.725 1.4 36 7865.6 6940.35 6995.125 1.2000/1 37 6059.3 6875.85 6908.1 0.2 38 5819.7 6941.5 6908.675 0.3 39 7758.84 40 8128.2第四步:将相关数据复制到各季节指数计算表中。

统计学实验报告格式及范例

统计学实验报告格式及范例

人数 考试成绩 优 良 中 及格 不及格 甲班 3 6 18 9 4 乙班 6 15 9 8 2
(1) 根据上面的数据,画出两个班考试成绩的环形图,比较它们的构成、 (2) 画出雷达图,比较两个班考试成绩的分布是否相似、 【实验步骤】1、点击“插入” 。选择图表,在图表选项中选择环形图,点击下一步,选择数据区域,再 选下一步,在数据标志中勾选值和百分比,单击完成。 2,、点击“插入” 。选择图表,在图表选项中选择雷达图,点击下一步,选择数据区域,再选下一步, , 单击完成。
【结果分析】从雷达图可以看出,乙班的成绩为优秀的人数高于甲班,说明乙班的成绩好于甲班。从雷 达图的形状看,两个班考试成绩的分布没有相似之处。
【实验小结】 《统计学》是一门收集,整理,显示和分析统计数据,研究统计方式方法论的学科,它与实践是紧密结 合的。 在几次的统计学实验学习中,通过实验操作可使我们加深对理论知识的理解,学习和掌握统计学的基本 方法,并能进一步熟悉和掌握 EXCEL 的操作方法,培养我们分析和解决实际问题的基本技能,提高我 们的综合素质。下面是我这几次实验的一些心得和体会。 实验过程中,首先就是对统计数据的输入与分析了。按 Excel 对输入数据的要求将数据正确输入的过程
操作过程,能对统计软件输出结果进行分析。 操作过程,能对统计软件输出结果进行分析。
【实验软件】 EXCEL
【实验要求】 要求熟练掌握 EXCEL 软件的基本操作方法;学会利用 EXCEL 的单因素方差分析。 【实验内容】 例 7-1 一家超市连锁店进行了一项研究,想确定超市所在的位置和竞争者数量对销售额是 否有显著影响,将超市位置按商业区、居民小区和写字楼分成 3 类,并在不同位置分别随机抽取 3 家超 市,竞争者数量按 0 个、1 个、2 个和 3 个及以上四类,获得的销售数据如表
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统计学实验报告
统计学实验报告
引言:
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,其在各个领域中都扮演着重要的角色。

本实验旨在探索统计学在实际问题中的应用,通过对数据的收集和分析,来得出有关问题的结论和推断。

本报告将详细介绍实验的目的、实验设计、数据收集和分析方法以及结果的解释。

实验目的:
本实验的目的是通过对一组数据的统计分析,来研究某个问题或现象,并得出相应的结论。

通过实际操作,我们将掌握统计学的基本概念和方法,了解如何利用统计学来解决实际问题。

实验设计:
本实验采用随机抽样的方法,收集了一组关于学生学习时间和成绩的数据。

我们选择了100名学生作为样本,并记录了他们的学习时间和期末成绩。

通过对这些数据的分析,我们将探究学习时间和成绩之间是否存在相关性。

数据收集:
我们在实验开始前,制定了一份数据收集表格,包括学生的学习时间和期末成绩。

通过向学生发放问卷和调查表,我们获得了他们的学习时间和成绩数据。

在收集数据的过程中,我们遵循了隐私保护原则,并确保数据的准确性和完整性。

数据分析:
在数据收集完成后,我们使用了统计软件对数据进行了分析。

首先,我们计算
了学习时间和成绩的平均值、中位数和标准差,以了解数据的分布情况。

然后,我们绘制了散点图来观察学习时间和成绩之间的关系。

最后,我们进行了相关
性分析,以确定学习时间和成绩之间的相关性强度和方向。

结果解释:
通过对数据的分析,我们得出了以下结论:
1. 学习时间和成绩之间存在正相关关系,即学习时间越长,成绩越好。

这一结
论符合我们的直观认识,也与以往的研究结果相吻合。

2. 学习时间和成绩之间的相关性强度较高,相关系数为0.8。

这意味着学习时间对成绩的影响较为显著,但也存在其他因素对成绩的影响。

3. 数据的分布情况呈正态分布,即大部分学生的学习时间和成绩集中在平均值
附近,少部分学生的学习时间和成绩偏离较大。

讨论与展望:
本实验的结果表明,学习时间对成绩有着重要的影响,但并非唯一决定因素。

未来的研究可以进一步探索其他因素对成绩的影响,如学习方法、家庭环境等。

同时,我们也可以扩大样本规模,增加数据的可靠性和代表性。

结论:
通过本次实验,我们深入了解了统计学的基本概念和方法,并通过实际操作掌
握了数据收集和分析的技巧。

我们的研究结果表明,学习时间对成绩有着显著
影响,但也存在其他因素的影响。

统计学在解决实际问题中发挥着重要的作用,我们将继续学习和应用统计学的知识,为更多的问题提供科学的解决方案。

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