统计学原理实验报告
统计学原理实习报告专科
统计学原理实习报告一、实习目的与意义统计学作为一门研究数据收集、处理、分析和解释的科学，在各个领域中具有广泛的应用。
通过本次实习，我希望能够巩固和运用所学的统计学知识，提高实际操作能力，培养自己的统计思维和分析问题的能力。
实习对于我来说具有重要意义，它不仅能够帮助我更好地理解统计学理论，还能够让我将理论知识运用到实际问题中，提高自己的实践能力。
二、实习内容与过程在实习过程中，我主要进行了以下几个方面的工作：1. 数据收集：我参与了问卷调查和数据收集工作。
通过与被调查者进行沟通，我学会了如何清晰地表达问题，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据处理：我学会了使用统计软件（如SPSS、Excel等）对收集到的数据进行整理、清洗和转换。
通过这个过程，我了解了数据处理的重要性，以及如何避免数据错误和丢失。
3. 数据分析：我运用所学的统计分析方法（如描述性统计、推断性统计等）对数据进行分析。
通过分析数据，我能够更好地理解数据的分布、趋势和关联性，从而为决策提供依据。
4. 结果解释与报告撰写：我根据分析结果，进行了结果解释和报告撰写。
通过这个过程，我学会了如何清晰地表达分析结果，并将统计分析应用于实际问题中。
三、实习收获与反思通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我提高了自己的实际操作能力，学会了如何将统计学理论知识运用到实际问题中。
其次，我培养了自己的统计思维和分析问题的能力，学会了从统计的角度思考问题。
最后，我加深了对统计学原理的理解，认识到了统计学在各个领域中的重要性。
然而，在实习过程中，我也发现了自己的一些不足之处。
例如，我在数据处理过程中遇到了一些技术问题，需要请教他人。
此外，我在结果解释和报告撰写方面还需要进一步提高，以便更好地表达分析结果。
四、实习总结通过本次实习，我对统计学原理有了更深入的了解，并提高了自己的实际操作能力。
我认识到统计学在解决实际问题中的重要性，并将继续努力学习和提高自己的统计学能力。
统计学原理实验报告
统计学原理实验报告统计学原理实验报告摘要：本实验旨在通过实际数据收集和分析，探讨统计学原理的应用。
通过对一组学生的身高数据进行统计分析，我们能够了解到统计学在实际生活中的重要性和应用价值。
本实验采用了抽样调查的方法，通过收集样本数据并运用统计学原理进行分析，得出了一些有意义的结论。
引言：统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
在现代社会中，统计学在各个领域都发挥着重要作用，如经济学、医学、社会学等。
通过统计学原理的应用，我们能够更好地理解和解释现象，做出科学的决策。
方法：本实验选择了一所高中的学生身高作为研究对象。
通过随机抽样的方法，我们收集了100名学生的身高数据。
为了保证数据的准确性，我们使用了标准的测量方法，并在多个时间段内进行了重复测量。
结果：经过数据收集和整理，我们得到了一组学生的身高数据。
通过对数据的分析，我们得出了以下结论：1.身高分布：学生的身高呈正态分布，大部分学生身高集中在平均身高附近，符合统计学中的中心极限定理。
2.性别差异：男生的平均身高明显高于女生，这符合常见的生理差异。
通过比较两组数据的方差，我们发现男生的身高差异比女生大，说明男生的身高分布更加分散。
3.年级差异：不同年级的学生身高存在一定差异。
通过对不同年级的身高数据进行比较，我们发现高年级学生的身高普遍较高，这可能与生长发育和年龄相关。
讨论：通过对实验结果的讨论，我们可以得出以下结论：1.统计学原理的应用：本实验通过收集和分析数据，运用了统计学原理，得出了一些有意义的结论。
这充分体现了统计学在实际生活中的应用价值。
2.数据的可靠性：为了保证数据的可靠性，我们采取了多次测量和随机抽样的方法。
然而，由于样本容量的限制和个体差异的存在，数据的准确性仍然存在一定的局限性。
3.进一步研究：本实验只是对学生身高数据的初步分析，还可以进一步研究其他因素对身高的影响，如遗传因素、环境因素等。
通过扩大样本容量和引入更多变量，可以得到更加全面和准确的结论。
统计学原理实验报告
统计学原理实验报告统计学原理是现代社会中不可或缺的一门学科，它在各个领域都有着重要的应用。
本次实验旨在通过对实际数据的收集、整理和分析，来探讨统计学原理中的基本概念和方法。
实验目的：1. 掌握数据的收集和整理方法；2. 熟悉统计学原理中的基本概念，如平均值、中位数、标准差等；3. 初步了解数据分布的特征，并进行相应的统计分析。
实验材料和方法：本次实验使用的数据为某班级30名学生的期末考试成绩，包括数学、语文和英语三科的成绩。
首先，我们将这些数据进行整理和分类，然后计算各科目的平均值、中位数和标准差，并绘制相应的频数分布直方图。
最后，对数据进行简单的统计分析和解释。
实验结果分析：经过数据整理和计算，我们得到了以下结果：- 数学成绩平均值为80分，中位数为82分，标准差为5分；- 语文成绩平均值为85分，中位数为86分，标准差为4分；- 英语成绩平均值为78分，中位数为77分，标准差为6分。
从频数分布直方图来看，每门科目的成绩分布都近似呈正态分布，且呈现出明显的集中趋势。
数学成绩的分布略微偏左，而语文和英语成绩的分布略微偏右，其中语文成绩的分布最为集中。
结论和讨论：通过本次实验，我们学习了如何收集和整理数据，以及如何运用统计学原理中的基本概念和方法进行数据分析。
在实际操作中，我们发现平均值、中位数和标准差等统计量可以很好地描述数据的特征和分布情况，并通过直方图可以直观地展现数据的分布规律。
同时，我们也意识到在实际应用中，统计学原理可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而为决策和预测提供依据。
但需要注意的是，统计学原理并非唯一的分析工具，在实际问题中还需要综合考虑其他因素，如数据的背景、采样方法等。
总的来说，本次实验不仅加深了我们对统计学原理的理解，也提高了我们对数据分析的实际操作能力，为我们今后的学习和工作打下了坚实的基础。
在今后的学习和实践中，我们将继续深入探讨统计学原理，不断提升数据分析能力，为更广泛的领域提供数据支持和决策参考。
统计学原理实训报告心得
一、实训背景为了更好地理解和掌握统计学原理，我们小组在指导老师的带领下，进行了为期一周的统计学原理实训。
实训过程中，我们通过实际操作和案例分析，深入学习了统计学的基本概念、方法和应用，收获颇丰。
二、实训内容1. 数据收集与整理在实训过程中，我们首先学习了如何收集数据。
我们通过查阅文献、问卷调查、实地考察等方式，收集了相关数据。
接着，我们对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、数据转换和数据分组等。
2. 描述性统计在描述性统计方面，我们学习了如何计算数据的集中趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差、极差）。
通过实例分析，我们掌握了如何运用这些指标来描述数据的特征。
3. 推断性统计在推断性统计方面，我们学习了假设检验和参数估计。
通过实例分析，我们了解了假设检验的基本步骤，包括提出假设、选择检验统计量、计算检验统计量值、做出决策等。
同时，我们还学习了如何进行参数估计，包括点估计和区间估计。
4. 相关性分析在相关性分析方面，我们学习了如何判断两个变量之间的相关程度。
通过实例分析，我们掌握了相关系数的计算方法和应用。
5. 多元统计分析在多元统计分析方面，我们学习了主成分分析、因子分析和聚类分析等方法。
通过实例分析，我们了解了这些方法的基本原理和应用。
三、实训心得1. 理论与实践相结合通过本次实训，我们深刻体会到统计学原理在实际应用中的重要性。
在实训过程中，我们不仅学习了统计学的基本理论，还通过实际操作掌握了各种统计方法。
这种理论与实践相结合的方式，使我们对统计学原理有了更深入的理解。
2. 团队合作精神在实训过程中，我们小组分工合作，共同完成了各项任务。
我们互相学习、互相帮助，共同进步。
这使我们认识到，团队合作精神在学习和工作中具有重要意义。
3. 学以致用通过本次实训，我们不仅掌握了统计学原理，还学会了如何运用这些原理解决实际问题。
在实训过程中，我们针对实际问题进行分析，提出了相应的解决方案。
统计学原理实训报告总结
一、实训背景随着社会经济的发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高我们对统计学原理的理解和应用能力，本学期我们进行了为期两周的统计学原理实训。
通过本次实训，我们深入学习了统计学的基本概念、方法和应用，并完成了相关的实践操作。
二、实训目的1. 理解统计学的基本概念和方法，为今后的学习和工作打下基础。
2. 培养动手能力和实际操作技能，提高统计分析水平。
3. 增强团队合作意识，提高沟通与协作能力。
三、实训内容1. 统计学基本概念：学习了统计总体、样本、变量、指标等基本概念，了解了统计学的研究对象和方法。
2. 统计调查：学习了统计调查的方法、步骤和注意事项，掌握了问卷调查、抽样调查等常用调查方法。
3. 统计整理：学习了数据整理的方法，包括分组、汇总、编表等，了解了统计表的类型和作用。
4. 统计分析：学习了统计分析的方法，包括描述性统计、推断性统计等，掌握了相关统计指标的计算和应用。
5. 实践操作：利用Excel等软件进行数据录入、处理和分析，完成了实训报告。
四、实训过程1. 实训前期，我们了解了实训目的、内容和要求，明确了实训的重点和难点。
2. 实训中期，我们按照实训指导书的要求，完成了各项实训任务。
在实训过程中，我们分工合作，互相学习，共同进步。
3. 实训后期，我们针对实训过程中遇到的问题，进行了讨论和总结，提高了自己的分析问题和解决问题的能力。
五、实训成果1. 理论知识：通过实训，我们对统计学原理有了更深入的理解，掌握了统计学的基本概念、方法和应用。
2. 实践技能：我们熟练掌握了Excel等软件在数据分析中的应用，提高了自己的实际操作能力。
3. 团队协作：在实训过程中，我们学会了与他人合作，提高了沟通与协作能力。
4. 实训报告：我们完成了实训报告，对所学知识进行了总结，提高了自己的写作能力。
六、实训体会1. 统计学是一门实践性很强的学科，理论联系实际是学习的关键。
2. 在实训过程中，我们要注重团队合作，互相学习，共同进步。
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。
统计学实验例题实验报告(3篇)
第1篇一、实验课程名称：统计学实验二、实验项目名称：例题分析与解决三、实验日期：2023年10月26日四、实验者信息：- 专业班级：经济与管理学院经济学专业- 姓名：张三- 学号：20190001五、实验目的：1. 理解统计学的基本概念和原理。
2. 掌握统计学中的常用方法和技巧。
3. 提高运用统计学知识解决实际问题的能力。
六、实验原理：统计学是一门应用数学的分支，主要用于收集、整理、分析数据，从而对现象进行描述、解释和预测。
本实验主要通过分析例题，加深对统计学理论和方法的理解。
七、实验内容：1. 例题一：计算一组数据的平均数、中位数、众数（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 平均数 = (10 + 15 + 20 + 25 + 30 + 35 + 40) / 7 = 25- 中位数 = 30- 众数 = 30（出现次数最多）2. 例题二：求解一组数据的方差和标准差（1）数据：10, 15, 20, 25, 30, 35, 40（2）计算过程：- 方差 = [(10 - 25)^2 + (15 - 25)^2 + (20 - 25)^2 + (25 - 25)^2 + (30 - 25)^2 + (35 - 25)^2 + (40 - 25)^2] / 7 = 91.43- 标准差= √方差= √91.43 ≈ 9.533. 例题三：分析两组数据的关联性（1）数据集A：身高（cm）：160, 165, 170, 175, 180体重（kg）：50, 55, 60, 65, 70（2）数据集B：身高（cm）：165, 170, 175, 180, 185体重（kg）：55, 60, 65, 70, 75（3）计算过程：- 相关系数= (Σ(xy) - nΣxΣy) / √[(Σx^2 - nΣx^2)^2 (Σy^2 -nΣy^2)]- 其中，x为身高，y为体重，n为数据个数计算得出两组数据的关联性较强，说明身高和体重之间存在正相关关系。
统计学原理实验报告1(统计描述)(2)
统计学原理实验报告（一）代码5：成绩59-50分组频率100-901089-801579-701169-60459-502其他0（2）绘制直方图3.（1）指出表中的数据属于什么类型？品质数据类型（2）用Excel制作一张频数分布表；分组频率A 14B 21C 32D 18E 15其他0(3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
4.试绘制雷达图。
5.试绘制环形图，比较不同地区农村居民收入构成情况6.绘制第一、二、三产业国内生产总值的折线图比较三大产业发展趋势，并做简要分析说明。
①第一产业呈现上升趋势，但与第二第三产业相比，增速缓慢。
②第二产业第三产业呈快速增长趋势7.用数据透视表生成频数分布表，观察饮料类型和消费者性别的分布状况。
计数项:饮料类型顾客性别饮料类型男女总计果汁 1 5 6矿泉水 6 4 10绿茶7 4 11其他 2 6 8碳酸饮料 6 9 15总计22 28 508.(1) 集中趋势的测度值：众数、中位数、均值(2)测度离中趋势：方差、标准差、极差(3)峰态与偏态的测度：峰态系数和偏态系数列1平均122.7667标准误差1.796346中位数122.5众数123标准差9.838991方差96.80575峰度-0.37838偏度0.294045区域39最小值106最大值145求和3683观测数30最大(1)145置信度(95.03.67394。
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统计学原理实验报告专业班级：学号：姓名：Frank实验一数据数量特征的描述实验人：Frank时间：2014.11.14地点：经管学院中心实验室实验内容：描述数据有关特征，如，中位数、众数、均值、方差、峰度等。
实验材料：某班级一次数学考试50名学生的成绩情况调查资料：98 68 72 96 90 97 89 61 83 9787 80 100 79 92 98 87 57 84 9179 87 90 68 93 98 78 100 98 10090 89 98 69 91 98 79 80 98 10091 79 97 100 98 100 69 82 90 99实验步骤：第一步：打开一个EXCEL工作表并在A列中输入变量数列数据，并排序。
在B单元列列中输入各组的分组上限，一般取“10”的倍数减1，下限则默认为“10”的倍数。
并且在第一个数值上方的单元格中键入有关的标志名称，以便在输出图表的分析结果中定义数据的名称。
第二步：从工具菜单中选择数据分析命令，弹出统计分析对话框，双击“描述统计”，显示对话框。
在输入区域填入引用数据的范围，并给出输出区域。
第四步：单击确定，可得输出结果，如图所示：实验二：制作统计图实验人：frank时间：2014.11.14地点：经管学院中心实验室实验内容：直方图、折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图直方图：实验材料：来源于实验一实验步骤：第一步：把50名学生的数学成绩资料输入工作表。
第二步：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。
第三步：在输入区域输入$A$1:$A$50，在接收区域输入$F$2:$F$7。
接收区域指的是分组标志所在的区域，假定我们把分组标志输入到F3:F7单元格，注意这里只能输入每一组的上限值，即60,70,80,90,100。
第四步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄。
我们在这里选择输入区域，可以直接选择一个区域，也可以直接输入一个单元格，这里我们推荐只输入一个单元格，因为我们往往事先并不知道具体的输出区域有多大。
第五步：选择图表输出。
第六步:用鼠标左键单击任一直条，然后右键单击，在弹出的快捷菜单中选取数据系列格式，弹出数据系列格式对话框。
在对话框中选择选项标签，把间距宽度改为0，按确定后即可得到直方图，如图所示：折线图、条形图、散点图：实验材料：某家庭某年月消费支出月份一月份二月份三月份四月份五月份六月份七月份八月份九月份十月份十一月份十二月份消费支出（元）2987 2678 2398 2276 2667 2843 2978 2865 2567 2467 2788 2871 实验步骤：第一步：输入实验材料中的数据，建立新工作表。
单击“插入”中的“图表”或直接点图表快捷图标，选择“标准类型”中的“折线图”。
定义“系列”要注意选择“分类X轴标志”，“系列”只有“消费支出”。
第二步：接着选择坐标轴名称等，以最明了的方式显示出消费支出的变化趋势。
同样的方法，做条形图。
示图如下：第三步：同样的方法，做散点图。
圆形图：实验材料：2009年河南省各市人口数量（单位：万人）人数郑州市752.10开封市486.30洛阳市642.23平顶山市503.70安阳市544.57鹤壁市146.45新乡市563.48焦作市348.11濮阳市365.70许昌市458.37漯河市258.07三门峡市224.02南阳市1096.22周口市1090.47商丘市832.39驻马店市853.03信阳市806.82实验步骤：第一步：把数据输入到工作表中。
第二步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框。
第三步：在图表类型中选择饼图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式。
然后单击下一步按钮，打开源数据对话框。
第四步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮。
实验三：时间序列实验人：frank时间：2014.11.18地点：经管学院中心实验室实验内容：时间序列实验材料：1999年～2008年河南省历年生产总值主要指标年份生产总值指标（单位：百万元）1999 451,7942000 505,2992001 553,3012002 603,5482003 686,7702004 855,3792005 1,058,7422006 1,236,2792007 1,501,2462008 1,801,853（一）测定增长量和平均增长量实验步骤：第一步：在R列输入年份，在S列输入资料中的河南省数据。
第二步：计算逐期增长量：在T4中输入公式：=S4-S3，并用鼠标拖曳将公式复制到T5：T12区域。
第三步：计算累计增长量：在U4中输入公式：=S4-$S$3，并用鼠标拖曳公式复制到U5：U12区域。
第四步：计算平均增长量：在T14中输入公式：=（S12-S3）/10，按回车键，即可得到平均增长量。
（二）测定发展速度和平均发展速度实验步骤：第一步：在W列输入年份，在X列输入河南省生产总值数据。
第二步：计算定基发展速度：在Y4中输入公式：=X4/$X$3，并用鼠标拖曳将公式复制到X5：X12区域。
第三步：计算环比发展速度：在Z4中输入公式：=X4/X3，并用鼠标拖曳将公式复制到Z5：Z12区域。
第四步：计算平均发展速度（水平法）：选中Y14单元格，单击插入菜单，选择函数选项，出现插入函数对话框后，选择GEOMEAN（返回几何平均值）函数，在数值区域中输入Z4：Z12即可。
（三）长期趋势实验材料：某公司某年12个月的利润月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12利润（万32.5 34.7 39.8 45.7 25.7 35.9 65.9 76.9 45.8 34.9 54.8 65.8元）实验步骤：第一步：在A列输入月份，在B列输入资料1中的数据。
第二步：计算三项移动平均：在C3中输入“=（B2+B3+B4）/3”，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C12区域。
第三步：计算四项移动平均：在D4中输入“=SUM（B2：B5）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D4：D12区域。
第四步：计算二项移正平均数：在E4中输入“=（D4+D5）/2”，并用公式拖曳将公式复制到E4：E11区域。
（四）季节变动实验步骤：第一步：按图上的格式在A列输入年份，在B列输入季别，在C列输入资料中的资料。
第二步：计算四项移动平均：在D3中输入“=SUM（C2：C4）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D19区域。
第三步：计算趋势值（即二项移动平均）T：在E4中输入“=（D3+D4）/2”，并用鼠标拖曳将公式复制到E4：E19区域。
第四步：剔除长期趋势，即计算Y/T：在F4中输入“=C4/E4”，并用鼠标拖曳将公式复制到F4：F19区域。
第五步：重新排列F4：F19区域中的数字，使同季的数字位于一列，共排成四列。
第六步：计算各年同季平均数：在B29单元格中输入公式：=average(B25:B28)；在C29中输入公式=average(C25:C28)；在D29中输入公式=average(D24:27)；在E29中输入公式=average(E24:E27)。
第七步：计算调整系数：在B31中输入公式：=4/sum(B29:E29)第八步：计算季节比率：在B30中输入公式：=B29*$B$31，并用鼠标拖曳将公式复制到单元格区域B30：E30，就可以得到季节比率的值，具体结果见图。
实验四：抽样估计实验人：frank时间：2014.11.21地点：经管学院中心实验室实验内容：抽样估计实验材料：某班级一次数学考试50名学生的成绩情况调查资料：98 68 72 96 90 97 89 61 83 9787 80 100 79 92 98 87 57 84 9179 87 90 68 93 98 78 100 98 10090 89 98 69 91 98 79 80 98 10091 79 97 100 98 100 69 82 90 99实验步骤：第一步：把资料中的数据输入到A2：A51单元格。
第二步：在C2中输入公式“=COUNT（A2：A51）”，C3中输入“=AVERAGE（A2：A51）”，在C4中输入“STDEV（A2：A51）”，在C5中输入“=C4/SQRT（C2）”，在C6中输入0.90，在C7中输入“=C2-1”，在C8中输入“=TINV（1-C6，C7）”，在C9中输入“=C8*C5”，在C10中输入“=C3-C9”，在C11中输入“=C3+C9”。
在输入每一个公式回车后，便可得到上面的结果，从上面的结果我们可以知道，顾客平均消费额的置信下限为85.19639，置信上限为90.56361。
实验五：相关与回归实验人：frank时间：2014.11.21地点：经管学院中心实验室实验内容：相关与回归（一）相关分析用相关系数宏计算相关系数第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框。
第二步：在输入区域输入$B$3:$C$12，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$D$6，单击确定，得输出结果。
（二）回归分析第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归。
第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$3：$B$12，在X值输入区域输入$C$3：$C$12，在输出选项选择$C$15.第三步：单击确定按钮，得回归分析结果如图所示。