应用统计学实验
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。
应用统计学上机实验报告
(5)结果如上图所示。
二、
1.
（1）现将数据导入
（2）选择Data下的Sort Cases。
（3）按成绩排序，选择grade到sort by框中，选择Descending ,让成绩按降序排列。
2.
（1）选择Descriptive Statistics下Descriptives.
(2)选择Mean,求平均数。
（3）最后结果如上。
（4）计算极差，选择range.
(5)结果如上。
（标准差）
（偏度）
（峰度）
（6）同理其他结果如上。
实验结论(或实验体会):
通过SPSS应用，我学会对数据进行排序，同时对各种不同类型函数有了一定程度的了解，利用不同的函数可以方便对数据进行计算如标准差，平均数，极差，峰度，偏度，这与我们之前学习的统计数据特征描述联系到一起。同时在数据选择时，要注意是按什么变量进行计算、分组，避免计算值恰好相反。
（5）实验结果如上图所示。
2.
（1）选择Transform下拉菜单中的Computer Variable.
(2)根据题意，10名学生的平均成绩是根据数学成绩的40%和物理成绩的60%组成的，因此计算公式为“0.4*X1+0.6*X2”,并设置新变量的名称。
（3）将平均成绩按升序排列，选择Data下的Sort Cases.
天津外国语大学
国际商学院实验报告
班级: 13711姓名:由旭实验序号:
课程名称:应用统计学
指导教师:常明
实验项目:用SPSS统计分析软件进行基本统计分析
实验日期:2015年4月
实验目的:1.对数据进行排序
2.计算出基本描述统计量
应用统计学实验教程教学设计
应用统计学实验教程教学设计前言应用统计学是现代社会的一门重要学科，它应用于很多领域，如医学、经济学、社会学、政治学等。
而应用统计学实验则是学生掌握统计学知识的重要途径。
本文将介绍如何进行应用统计学实验教学设计，帮助教师更好地进行教学。
教学目标1.掌握应用统计学实验的基本概念；2.学习应用统计学实验的步骤和方法；3.熟悉常用的统计学实验分析工具，如SPSS、R等；4.能够独立进行应用统计学实验设计和分析。
教学内容1.应用统计学实验基本概念–实验设计–样本抽样–数据收集2.应用统计学实验步骤和方法–实验方案制定–数据清洗与预处理–数据分析与结果展示3.常用统计学实验分析工具–SPSS–R语言4.实践操作–学生进行应用统计学实验设计和分析教学方法1.课堂讲授：教师讲解应用统计学实验基本概念、步骤和方法，并分享自己的教学经验；2.实践操作：学生进行应用统计学实验设计和分析，帮助学生熟悉应用统计学实验的过程；3.互动讨论：让学生分享实验过程和结果，促进课堂互动和讨论。
教学流程时间内容1-10分钟介绍应用统计学实验的重要性10-20分钟讲授应用统计学实验基本概念20-30分钟讲授应用统计学实验步骤和方法30-40分钟讲授常用的统计学实验分析工具40-60分钟实践操作60-70分钟学生分享实验过程和结果，互动讨论70-80分钟结束本次课堂教学评价和反思为了评价学生掌握应用统计学实验的情况，可以采用以下方法：1.课堂小测验：在课堂上进行一些简单的应用统计学实验概念和步骤的小测验，以检查学生的掌握程度；2.作业评估：通过作业来评价学生对应用统计学实验的理解和掌握程度；3.实验报告：要求学生撰写实验报告，并进行评估和反馈。
评价和反思是教学中非常重要的一环，通过评价和反思能够更好地发现和解决问题，同时不断完善教学。
总结本文介绍了如何进行应用统计学实验教学设计，通过讲授应用统计学实验的基本概念、步骤和方法，帮助学生掌握应用统计学实验的核心知识和技能，同时还介绍了常用的统计学实验分析工具。
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。
应用统计学上机实验指导二-假设检验
02 实验内容与步骤
实验数据准备
数据来源
选择适当的数据集，可以是实际数据或模拟数 据。
数据预处理
对数据进行清洗、整理和转换，以满足假设检 验的要求。
数据分组
根据实验需求，将数据分为不同的组别，以便进行后续的假设检验。
假设检验方法选择
双样本t检验
用于比较两个独立样本均值是 否有显著差异。
卡方检验
置差异的假设。
似然比检验法
似然比统计量
根据样本数据计算似然函数，并构造 似然比统计量进行假设检验。
大样本性质
当样本量足够大时，似然比统计量近 似服从卡方分布，从而可以利用卡方 分布表进行假设检验。
贝叶斯因子检验法
01
贝叶斯因子定义
贝叶斯因子是贝叶斯统计中用于比较两个假设相对支持度的一个指标。
02
用于检验两个分类变量是否独 立。
单样本t检验
用于比较样本均值与已知总体 均值是否有显著差异。
配对样本t检验
用于比较同一总体中两个相关 样本均值是否有显著差异。
F检验
用于比较两个或更多总体方差 是否有显著差异。
检验过程实施
提出假设
根据实验目的，提出原假设和备择假 设。
01
02
选择检验统计量
根据假设检验方法，选择适当的检验 统计量。
案例二：二项分布比例比较
• 实验目的：比较两个二项分布的比例是否 存在显著差异。
案例二：二项分布比例比较
实验步骤
1. 收集两组二项分布数据，记录成功次数和总 次数。
2. 提出原假设和备择假设，选择合适的检验统 计量。
案例二：二项分布比例比较
3. 计算检验统计量的值，并查 找对应的p值。
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。
实验报告统计实训(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对统计学基本概念和方法的理解，提高运用统计方法分析数据的能力。
通过本次实训，学生应掌握以下内容：1. 熟悉统计软件的基本操作；2. 掌握描述性统计、推断性统计的基本方法；3. 能够运用统计方法对实际问题进行分析；4. 提高数据收集、整理和分析的能力。
二、实验内容1. 数据收集：通过查阅相关资料，收集一组实际数据，例如某地区居民消费水平、学生成绩等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。
3. 描述性统计：运用统计软件对数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等。
4. 推断性统计：运用统计软件对数据进行推断性统计，包括t检验、方差分析、回归分析等。
5. 结果分析：根据统计结果，对实际问题进行分析，并提出相应的建议。
三、实验步骤1. 数据收集：从网络、书籍或实地调查等方式收集一组实际数据。
2. 数据整理：将收集到的数据录入统计软件，并进行数据清洗和缺失值处理。
3. 描述性统计：（1）打开统计软件，选择数据文件；（2）运用统计软件的描述性统计功能，计算均值、标准差、方差、中位数、众数等；（3）观察统计结果，分析数据的分布情况。
4. 推断性统计：（1）根据实际问题，选择合适的统计方法；（2）运用统计软件进行推断性统计；（3）观察统计结果，分析数据之间的关系。
5. 结果分析：（1）根据统计结果，对实际问题进行分析；（2）结合实际情况，提出相应的建议。
四、实验结果与分析1. 描述性统计结果：根据实验数据，计算得到以下统计量：均值：X̄ = 100标准差：s = 15方差：σ² = 225中位数：Me = 95众数：Mo = 105分析：从描述性统计结果可以看出，该组数据的平均值为100，标准差为15，方差为225，中位数为95，众数为105。
这表明数据分布较为集中，且波动较大。
2. 推断性统计结果：（1）t检验：假设检验H₀：μ = 100，H₁：μ ≠ 100。
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统计学实验报告
姓名：xxx 专业：xxx 学号：xxx
实验一：Excel在数据整理中的应用
一、实验目的
在《应用统计学》这门课中，有大量的数据需要学生整理。
这些数据的整理过程大都比较繁琐，费时费力，而Excel软件的使用将大大减轻求解这些模型的工作。
本实验主要目的在于让学生知道Excel软件的数据整理基本用法，学会使用Excel软件整理数据。
二、实验设备
微型计算机，Windows操作系统，以及Excel软件。
三、实验步骤
第一步，进入Excel,在A单元列中输入40名学生《统计学》的考试成绩，并按升序排列。
第二步，在B单元列中输入各组的分组上限，无论连续变量还是离散变量其分组的频数都只计算到各组上限包括的变量值数目为止，本例从59到99。
第三步，从工具菜单中选择数据分析选项，并从对话框中选择直方图，打开直方图对话框。
第四步，在直方图分析选项框的“输入区域”中输入$A$2:$A$41,在“接受区域”输入$B$2:$B$6。
在“输入区域”可以直接输入一个单元格，代表输出区域的左上角（必须是空的单元），本例取$C$8。
第五步，选择图表输出，在Excel工作表中可以得到频率分布表和直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累计频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图。
本例选择图表输出和累计百分率，按确定按钮，可得输出结果。
成绩
分组上
限
56 59
59 69
60 79 60 89 63 99 65
65
66
67
接收频率累积 %
59 2 5.00%
69 7 22.50%
79 11 50.00%
89 12 80.00%
99 8 100.00%
“描述统计”分析工具结果有关指标的解释如下：
平均（算术平均数）偏斜值（偏度）
标准误差（抽样平均误差）区域（全距）
中值（中位置）最小值（第K个最小值）
模式（众值）最大值（第K个最大值）
标准偏差（标准差）求和（标志值）
样本方差（方差）计数（总频数）
峰值（峰值）
列1
平均79.55
标准误
1.904431
差
中位数80
众数79
标准差12.04468
方差145.0744
峰度-0.8356
偏度-0.19948
区域43
最小值56
最大值99
求和3182
观测数40
二、用函数公式计算描述统计量
还是以前例资料，计算方法如下：
（1）算术平均数：单击任一空白单元格，输入公式“=AVERAGE(A2:A41)”,回车后算术平均数为79.55。
（2）调和平均数：单击任一空白单元格，输入公式“=HARMEAN(A2:A41)”,回车后得调和平均数为77.67。
（3）几何平均数：单击任一空白单元格，输入公式“=GEOMEAN(A2:A41)”,回车后得几何平均数为78.63。
（4）众数：单击任一空白单元格，输入公式“=MODE(A2:A41)”,回车后得众数为79。
（5）中位数：单击任一空白单元格，输入公式“=MEDIAN(A2:A41)”,回车后得中位数为80。
（6）全距：单击任一空白单元格，输入公式“=MAX(A2:A41)-MIN(A2:A41)”,回车后得全距为43。
（7）标准差：单击任一空白单元格，输入公式“=STDEV(A2:A41)”,回车后得标准差为12.04。
（8）标准差系数：单击任一空白单元，输入公式“=STDEV(A2:A41) /AVERAGE (A2:A41)”,回车后得标准差系数0.1514。
（9）偏度系数：单击任一空白单元格,输入公式“=SKEW(A2:A41)”,回车后得偏度系数为-0.19948。
(10)峰度系数：单击任一空白单元格,输入公式“=KURT(A2:A41)”,回车后得峰度系数为-0.8356。
79.55
77.67127
78.62635
79
80
43
12.04468
0.15141
-0.19948
-0.8356
实验三：Excel计算各种动态分析指标
一、实验目的
本实验主要目的在于让学生学会使用Excel计算各种动态分析指标。
二、实验设备
微型计算机，Windows操作系统，以及Excel软件。
三、实验步骤
计算方法如下：
（1）计算累计增长量：在C4 中输入公式“=C3-$B#”，并用鼠标向右拖拽将公式复制到C4:F4区域。
（2）计算逐期增长量：在C5中输入公式“=C3-B3”，并用鼠标向
右拖拽将公式复制到C5:F5 区域。
（3）计算定基发展速度：在C6中输入公式“=C3/$B$3*100”并用
鼠标向右拖拽将公式复制到C6:F6区域。
（4）计算环比发展速度：在C7中输入公式“=C3/B3*100”并用鼠
标向右拖拽将公式复制到C7:F7 区域。
（5）计算定基增长速度：在C8中输入公式“=C6-100”并用鼠标
向右拖拽将公式复制到C8:F8 区域。
（6）计算环比增长速度：在C9 中输入公式“=C7-100”并用鼠标
向右拖拽将公式复制到C9:F9 区域。
（7）计算增长1%的绝对值：在C10中输入公式“=B3/100”并用
鼠标向右拖拽将公式复制到C10:F10 区域。
（8）计算平均增长量：在B12中输入公式“=(F3-B3)/4”按回车键
即可。
（9）计算平均发展速度（水平法）：选中B13 单元格，单机插入
菜单，选择函数选项，弹出“粘贴函数”对话框，在对话框左侧的“函
数分类”中选择“统计”，在右侧的“函数名”中选择GEOMEAN函数，在数值区域中输入C7:F7 确定即可。
某市工业局系统产值动态分析表
年份2001 2002 2003 2004 2005 总产值（百万元）40 43 48 54 60 累计增长量（百万元）— 3 8 14 20 逐期增长量（百万元）— 3 5 6 6
定基发展速度（%）100 107.5 120 135 150
环比发展速度（%）—107.5 111.6279 112.5 111.1111 环比增长速度（%）—7.5 11.62791 12.5 11.11111
定基增长速度（%）—7.5 20 35 50
商品计量单
位
期货价格P
基期销售量
Q
报告期价格
P
1
报告期销售量
Q
1
甲尺 1.1 400 1.4 500 乙斤 1.2 200 1.2 250 丙个0.8 300 1 200 合计—————
P 0Q
P
Q
1
P
1
Q
1
440 550 700
240 300 300
240 160 200
920 1010 1200
销售额总指标（%）130.43478 销售量综合指数（%）109.78261 物价综合指数（%）118.81188。