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《统计》数学教案设计

《统计》数学教案设计

《统计》數學教案設計
《统计》数学教案设计
一、教学目标:
1. 知识与技能:使学生理解并掌握基本的统计概念,包括数据的收集、整理和描述;学会使用频率分布表、直方图等工具进行数据分析。

2. 过程与方法:通过实际问题的解决,培养学生的观察力、思维能力和解决问题的能力,提高他们的实践操作能力。

3. 情感态度与价值观:激发学生对统计学的兴趣,树立实事求是的科学态度,养成良好的学习习惯。

二、教学内容:
1. 统计的基本概念
2. 数据的收集和整理
3. 频率分布表和直方图的制作与分析
三、教学过程:
(一)引入新课:
教师可以通过日常生活中的实例,如学生的身高、体重,班级的成绩等,引出统计的概念,激发学生的兴趣。

(二)讲解新课:
1. 统计的基本概念:介绍统计的定义、目的和作用。

2. 数据的收集和整理:讲解如何收集数据,如何整理数据,并进行实例演示。

3. 频率分布表和直方图的制作与分析:讲解频率分布表和直方图的制作步骤,以及如何通过它们来分析数据。

(三)实践活动:
让学生分组进行实践活动,例如,收集全班同学的身高数据,然后制作频率分布表和直方图,最后进行数据分析。

(四)课堂小结:
回顾本节课的学习内容,强调重点知识,解答学生的疑问。

四、作业布置:
让学生回家收集一些生活中的数据,如家庭每月的水电费支出,然后制作频率分布表和直方图,下次上课时进行分享。

五、教学反思:
在教学过程中,要关注每个学生的学习情况,及时调整教学策略,以达到最佳的教学效果。

同时,也要鼓励学生主动思考,培养他们的创新精神和实践能力。

(2024年)《统计》教学设计(精选)

(2024年)《统计》教学设计(精选)

《统计》教学设计(精选2024)CATALOGUE 目录•课程介绍与教学目标•教学内容与方法•实践教学环节设计•考试评价与成绩评定•教学资源建设与利用•教师团队建设与培训提高01课程介绍与教学目标《统计》课程简介《统计》是数学与应用数学专业的一门重要课程,主要研究如何有效地收集、整理、分析数据,并从中提取有用信息,为决策提供依据。

本课程将介绍统计学的基本概念、原理和方法,包括描述统计、推断统计、实验设计等内容,帮助学生掌握数据分析的基本技能。

掌握统计学的基本概念、原理和方法,了解常用统计软件的使用。

知识目标能力目标情感目标能够运用所学知识对数据进行收集、整理、分析和解释,具备基本的统计思维和数据分析能力。

培养学生对数据分析和统计学的兴趣,提高学生的数学素养和解决实际问题的能力。

030201教学目标与要求教材选用及特点选用教材《统计学》(XXX主编,XXX出版社,2024年版)。

该教材系统介绍了统计学的基本理论和方法,注重理论与实践的结合,适合作为本课程的教材。

教材特点内容丰富、结构清晰、语言简练、案例丰富。

通过大量实例和案例分析,帮助学生理解统计学原理和方法的应用。

同时,教材还配备了丰富的练习题和思考题,有助于学生巩固所学知识并提高解决问题的能力。

02教学内容与方法主要教学内容统计指标介绍总量指标、相对指标、平均指标、变异指标等统计指标的计算与应用。

统计数据的收集与整理讲解数据的来源、收集方法、数据整理与显示等内容。

统计基本概念包括统计学的定义、作用、研究对象等基本概念。

时间数列分析阐述时间数列的概念、种类、编制原则,以及时间数列的水平分析、速度分析和长期趋势的测定与预测等方法。

统计指数讲解统计指数的概念、作用,综合指数和平均指数的编制原理、计算方法和应用。

重点与难点解析重点统计基本概念、统计数据的收集与整理、统计指标的计算与应用。

难点时间数列分析中的长期趋势测定与预测,以及统计指数的编制原理与应用。

数理统计课程设计

数理统计课程设计

数理统计课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解并掌握数理统计的基本概念,如平均数、中位数、众数、方差等;2. 学会运用数理统计方法分析、处理实际问题,并能正确解释统计结果;3. 掌握频数分布表、频数分布直方图、饼图等统计图表的制作方法和应用。

技能目标:1. 能够运用所学数理统计方法对数据进行整理、分析和解释,提高数据处理能力;2. 能够运用信息技术手段(如Excel、SPSS等)进行数理统计计算和图表绘制;3. 能够独立完成实际问题的数理统计研究,形成书面报告。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数理统计的兴趣,激发学生学习数学的热情;2. 培养学生的团队协作精神,提高合作解决问题的能力;3. 增强学生的数据分析意识,培养学生的实证思维,使其能够以数据为依据进行科学决策。

分析课程性质、学生特点和教学要求:1. 课程性质:本课程为数理统计,属于应用数学领域,具有较强的实用性和操作性;2. 学生特点:学生处于高年级阶段,已具备一定的数学基础和数据分析能力;3. 教学要求:注重理论与实践相结合,培养学生解决实际问题的能力。

二、教学内容1. 数理统计基本概念:平均数、中位数、众数、方差、标准差;2. 数据的收集与整理:问卷调查、实验数据、观测数据等;3. 频数分布表与频数分布直方图:制作方法及应用;4. 统计量度与统计图表:饼图、条形图、折线图等;5. 概率与概率分布:概率的基本性质、随机变量、概率分布;6. 统计推断:估计理论、假设检验、置信区间;7. 相关分析与回归分析:线性相关、线性回归、非线性回归;8. 数理统计在实际问题中的应用:案例分析、数据处理、报告撰写。

教学大纲安排:第一周:数理统计基本概念;第二周:数据的收集与整理;第三周:频数分布表与频数分布直方图;第四周:统计量度与统计图表;第五周:概率与概率分布;第六周:统计推断;第七周:相关分析与回归分析;第八周:数理统计在实际问题中的应用。

统计小学数学教案

统计小学数学教案

统计小学数学教案
教学目标:学生能够掌握加减法的基本原理和运算方法。

教学重点:加法、减法的运算规则和方法。

教学难点:进位、退位的运算处理。

教学准备:教学课件、教学工具、练习册等。

教学过程:
一、复习前一课的内容,引出本课的主题。

二、介绍加法的概念和运算方法,分别进行个位数、十位数的加法计算练习。

三、介绍减法的概念和运算方法,分别进行个位数、十位数的减法计算练习。

四、引导学生理解进位和退位的概念,进行相关练习。

五、让学生自主练习加减法题目,巩固所学内容。

六、布置作业,要求学生完成相关练习。

教学评价:观察学生的学习态度和运算方法是否正确,及时纠正错误,提出改进意见。

教学反思:及时总结本节课的教学情况,查漏补缺,为下一节课的教学做好准备。

以上为小学数学加减法教案范本,希望对您有所帮助。

二年级下册数学教案-7.3 统计|西师大版

二年级下册数学教案-7.3 统计|西师大版

二年级下册数学教案-7.3 统计|西师大版教学内容本节教学内容为西师大版二年级下册数学第7.3节,主要围绕“统计”的概念和应用进行展开。

课程将引导学生通过收集、整理、描述和分析数据的过程,了解统计的基本方法和步骤。

教学内容包括:- 数据的收集:指导学生如何收集数据,包括观察、问卷调查、实验等方法。

- 数据的整理:教授学生如何将收集到的数据进行分类、排序和归纳。

- 数据的描述:引导学生使用图表、文字等形式来描述数据,如条形图、折线图等。

- 数据的分析:教育学生如何对数据进行简单的统计分析,如计算平均数、中位数等。

教学目标本节课的教学目标主要包括:1. 知识与技能:使学生掌握数据的收集、整理、描述和分析的基本方法,并能运用所学知识解决实际问题。

2. 过程与方法:通过实践活动,培养学生动手操作能力和观察能力,提高学生的逻辑思维和分析问题的能力。

3. 情感态度与价值观:激发学生对数学学习的兴趣,培养学生合作学习的意识和习惯。

教学难点本节课的教学难点在于如何指导学生进行数据的整理和分析,以及如何选择合适的统计图表来描述数据。

此外,如何引导学生将统计知识应用于实际问题的解决也是教学的难点之一。

教具学具准备为了更好地进行本节课的教学,教师需准备以下教具和学具:- 教具:PPT课件、统计图表示例、教学视频等。

- 学具:学生用统计图表练习册、彩色笔、剪刀、胶水等。

教学过程1. 导入:通过一个简单的统计问题引入本节课的主题,激发学生的兴趣。

2. 新课导入:讲解统计的基本概念和方法,引导学生了解数据的收集、整理、描述和分析的过程。

3. 案例分析:通过一个实际案例,展示如何运用统计方法解决问题,让学生了解统计的实用性。

4. 实践活动:让学生分组进行数据的收集和整理,然后选择合适的统计图表进行描述和分析。

5. 总结与反思:让学生总结本节课所学的内容,并进行自我反思,提高学生对统计知识的理解和应用能力。

板书设计板书设计应简洁明了,突出本节课的重点和难点。

统计课程设计方案模板

统计课程设计方案模板

一、课程背景随着社会经济的快速发展,统计学作为一门应用广泛的学科,在各个领域都发挥着重要作用。

为了帮助学生更好地理解和掌握统计学的基本理论和方法,提高其解决实际问题的能力,特制定本统计课程设计方案。

二、课程目标1. 理解统计学的基本概念、原理和方法。

2. 掌握统计数据的收集、整理和分析技能。

3. 培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。

4. 提高学生的科学素养和数据分析能力。

三、课程内容1. 统计学基础理论- 统计学概述- 数据类型与分布- 统计量与参数- 假设检验2. 数据收集与整理- 调查设计- 数据来源- 数据整理与清洗3. 描述性统计- 集中趋势度量- 离散趋势度量- 相关分析4. 推断性统计- 参数估计- 假设检验- 方差分析5. 应用统计软件- SPSS操作- Excel数据分析四、教学方法1. 理论讲授:系统讲解统计学基本理论和方法。

2. 案例分析:结合实际案例,引导学生运用统计学知识解决问题。

3. 实践操作:指导学生使用统计软件进行数据分析。

4. 小组讨论:鼓励学生积极参与讨论,提高团队协作能力。

五、课程实施1. 课程安排:共16周,每周2学时。

2. 教学资源:教材、讲义、案例分析资料、统计软件等。

3. 评价方式:平时成绩(40%)、期中考试(30%)、期末考试(30%)。

六、课程设计1. 课程设计题目:根据学生兴趣和实际需求,设计具有针对性的课程设计题目。

2. 课程设计内容:- 确定研究问题:选择一个与统计学相关的实际问题。

- 数据收集:通过调查、实验、文献等方法收集数据。

- 数据分析:运用统计学方法对数据进行处理和分析。

- 结果解释:对分析结果进行解释和总结。

- 撰写报告:撰写课程设计报告,包括研究背景、数据收集、分析方法、结果与讨论、结论等。

七、预期成果通过本课程的学习,学生能够:1. 理解统计学的基本概念、原理和方法。

2. 掌握统计数据的收集、整理和分析技能。

3. 能够运用统计学知识解决实际问题。

二年数学下:《第八单元-统计》数学教案设计

二年数学下:《第八单元-统计》数学教案设计

二年数学下:《第八单元-统计》數學教案設計标题:二年数学下:第八单元 - 统计教案设计一、教学目标:1. 学生能够理解并掌握统计的基本概念,如数据的收集、分类和排序。

2. 学生能够使用图表(包括条形图和饼图)来表示数据,并从图表中获取信息。

3. 学生能运用所学知识解决实际生活中的简单统计问题。

二、教学内容:1. 数据的收集和分类2. 数据的排序3. 条形图和饼图的制作与解读4. 解决简单的统计问题三、教学方法:1. 讲解法:教师通过讲解、示范使学生理解统计的基本概念和方法。

2. 实践法:让学生自己动手收集、整理和分析数据,加深对统计的理解和应用能力。

3. 讨论法:鼓励学生进行小组讨论,分享自己的观察和思考,提高学生的交流和合作能力。

四、教学步骤:1. 引入新课:以生活中常见的统计现象为例,引出统计的概念和重要性。

2. 新知传授:通过具体的实例,讲解数据的收集、分类和排序的方法,以及如何制作和解读条形图和饼图。

3. 实践操作:让学生分组进行实践操作,每人选择一个主题,收集相关数据,制作条形图或饼图,并在全班展示和解释。

4. 课堂小结:回顾本节课的学习内容,强调统计的重要性和应用价值。

5. 布置作业:布置一些相关的练习题,让学生巩固和深化所学知识。

五、教学评估:1. 过程评价:观察学生在课堂上的参与度和表现,了解他们对统计知识的理解和掌握程度。

2. 结果评价:通过作业和测验,检查学生是否能正确地运用统计知识解决问题。

六、教学反思:1. 反思教学过程,看是否有需要改进的地方。

2. 关注学生的反馈,了解他们在学习过程中遇到的问题和困难,及时调整教学策略。

统计计算与软件应用课程设计

统计计算与软件应用课程设计

统计计算与软件应用课程设计1. 课程设计背景统计计算是一门重要的数据科学学科,它的应用范围非常广泛,包括社会科学、自然科学、医学科学等。

统计计算的基础,包括了概率论、假设检验、回归分析等,而这些基础技术又需要借助计算机软件来实现。

Python是一种高级编程语言,拥有操作简单、安全可靠、易学易用等优点。

因此,Python编程语言成为在统计计算中应用比较广泛的编程语言。

本课程设计的目的就是要通过Python来实现统计计算中一些基础的操作,让学生对统计计算框架有更深刻的认识。

2. 课程设计要求在课程设计中,要求学生能够掌握以下内容:1.Python基础语法;2.统计计算的基础技术,包括概率论、假设检验等;3.使用Python实现常用的统计计算方法;4.编写Python程序进行统计计算分析。

3. 课程设计大纲在本课程设计中,我们将按照以下的大纲来进行教学。

3.1 Python基础语法在这一部分,我们将介绍Python编程语言的基础语法。

1.变量和数据类型;2.条件语句和循环语句;3.函数和模块;4.文件操作。

3.2 统计计算的基础知识在这一部分,我们将介绍统计计算的基础知识。

1.概率论;2.假设检验;3.回归分析。

3.3 使用Python实现常用的统计计算方法在这一部分,我们将通过Python来实现常用的统计计算方法。

1.求均值和方差;2.求解概率;3.假设检验;4.回归分析。

3.4 编写Python程序进行统计计算分析在这一部分,我们将通过编写Python程序来进行统计计算分析。

1.数据处理;2.统计分析;3.数据可视化。

4. 课程设计效果评估我们将通过以下方式来评估课程设计的效果。

1.学生提交的课程设计报告;2.学生在课程中的表现;3.期末考试成绩。

5. 课程设计总结本课程设计通过Python来实现统计计算中的一些基础操作,使得学生能够更加深入地了解统计计算和编程相关的知识。

同时,在课程中涉及到了Python语言的基本语法和应用。

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2014统计计算课程设计《统计计算》课程设计报告学院专业姓名学号评语:分数二○一四年五月2014统计计算课程设计题型题型一: 若产生总体),5(~2σN X,其中2σ未知,请设计一个随机模拟实验,要求从该总体产生一个容量为100的样本,考虑置信水平分别取0.95和0.5时,对上述过程重复1000次,统计有多少个区间包含均值5,要求画出置信水平分别取0.95和0.5时均值的置信区间图,并给出实验总结。

问题分析:实验要求在置信水平分别取0.95和0.5的情况下,从总体),5(~2σN X 中产生一个容量为100的样本,由于2σ未知,在分析中先暂且把它设置为21。

由于方差未知,估计正态总体均值的置信区间时使用公式1()/2n Xt s n 。

如果均值5在置信区间内,那么符合条件的区间数m 加1。

该过程重复1000次,统计最终符合条件的区间的频数m 为多少,对应的频率p 为多少。

SAS 结果:图1 输出结果:符合条件的区间数累加结果以及频率图2 置信水平取0.95时均值的置信区间图图3 置信水平分别取0.5时均值的置信区间图由于对SAS作图操作的了解程度有限,尚未能掌握画出标准的置信区间图的方法。

图2、图3中,横轴表示置信区间的编号,纵轴表示总体均数;星号表示的是该编号的置信区间上限,点表示的是该编号的置信区间下限;中间是总体均值等于5的参考线,方便观察对比得出结论。

结论:在置信水平取1时,如果从同一总体中重复抽取1000份样本含量相同(本实验样本容量为100)的独立样本,每份样本分别计算1个置信区间,在这1000个置信区间中将大约有1000(1)个置信区间覆盖总体均数,大约有1000个置信区间并不覆盖总体均数。

所以,对于某一次估计的置信区间,我们平时总是宣称这个区间覆盖了总体均数,但不一定是真的覆盖了总体均数,于是,我们补充一句:置信度为100(1)%。

题型二:在实际观察中,已知腐蚀深度与腐蚀时间有线性关系,设给定腐蚀时间X 时腐蚀深度Y 的总体均数E(Y|X)与X 的关系满足方程E(Y|X)=70+0.6X ,且腐蚀时间)2,170(~2N X,腐蚀深度)2,6.070(~2X N Y 。

现随机抽取该总体20对腐蚀深度与腐蚀时间的关系,构成一份样本,做一次回归分析;重复抽取相同样本量的10份样本,分别进行回归,得到10条直线,观察它们的图形,得出结论。

要求:(1)给出随机样本表;(2)10条回归重叠图形;(3)实验结论。

问题分析:实验要求从总体2~(170,2)X N ,2~(700.6,2)Y N X 中随机抽取20对X 和Y 的关系。

然后根据这20对样本做一次回归分析。

该过程重复10次,并画出这10条回归直线,观察并得出相应结论。

SAS结果:图4 随机样本表图5 10条回归直线重叠图形结论:观察图5可以发现,10条回归直线的趋势大致相同,但是具体每条直线的截距和斜率都存在着差异。

同时可以比较10个模型的回归结果和样本的来源()700.6E Y X X (截距为70,斜率为0.6),相差也很大而且不稳定。

综上所述,这10个回归模型的拟合效果并不理想,造成这一现象的主要原因是样本量不够大。

在一元线性回归中,有22021ˆvar()ix nx x。

显然n 越大,0ˆvar()越小。

所以,要想使1,的估计值01ˆˆ,更稳定,在收集数据时,样本量应尽可能大一些,样本量n 大小时,估计量的稳定性肯定不会太好。

题型三:设有一个由两个服务台串联组成的服务机构(双服务太串联排队系统)。

顾客在第一个服务台接受服务后进入第二个服务台,服务完毕后离开。

假定顾客达到第一个服务台的时间间隔是均值为1分钟的指数分布,顾客在第一个和第二个服务台的服务时间分别是均值为0.7分和0.9分的指数分布。

请模拟这种双服务台串联排队系统(分别模拟600分和1000分的系统);并估计出顾客在两个服务台的平均逗留时间和排队中的顾客平均数。

问题分析:首先引入几个记号:1i x 顾客到达第一个服务台的时刻 2i x 顾客到达第二个服务台的时刻 1i s 顾客在第一个服务台的服务时间 2i s顾客在第二个服务台的服务时间 1i d顾客在第一个服务台的等待时间 2i d 顾客在第二个服务台的等待时间 1i n 在第一个服务台排队的顾客数 2i n 在第二个服务台排队的顾客数 1i c顾客离开第一个服务台的时刻 2i c顾客离开第二个服务台的时刻模拟时钟从0T分开始,产生指数分布(1)e 随机数,比如得0.3,0.9,0.3,0.4,0.1,0.4,;在第一个服务台的服务时间1(1/0.7)s e ,产生随机数比如得1,0.6,0.3,0.3,0.1,0.3,;在第二个服务台的服务时间2(1/0.9)s e ,产生随机数比如得0.2,0.4,0.3,1.5,0.1,2,。

0.3T分时,第一个顾客到达第一个服务台,记为110.3x,因没有人排队,马上接受服务,即110d,此时110n ;第一个顾客在第一个服务台接受服务时间为1分,计算110.310 1.3c 分;接着进入第二个服务台,记211.3x ;因没有人排队,马上接受服务,即210d,此时210n ;第一个顾客在第二个服务台接受服务时间为0.2分,计算211.30.20 1.5c分,即第一个顾客于开门后1.5分离开(即 1.5T分时离开)。

……2.4T 分时,第六个顾客到达第一个服务台,记为162.4x,而根据前面的计算,152.6c,即162.6 2.40.2d;此时在第一个服务台的排队中,第四个和第五个顾客仍在(因为142.5c ,152.6c ,都大于162.4x,即第六个顾客到达时他们都还没走),所以162n;第六个顾客在第一个服务台接受服务时间为0.3分,计算162.40.30.2 2.9c 分;接着进入第二个服务台,记262.9x;而根据前面的计算,254.2c,即264.2 2.9 1.3d ;此时在第二个服务台的排队中,第四个和第五个顾客仍在(因为244.1c,254.2c,都大于2.9T,即第六个顾客到达时他们都还没走),所以262n ;第六个顾客在第二个服务台接受服务时间为2.0分,计算262.9 1.32 6.2c分,即第六个顾客于开门后6.2分离开(即6.2T分时离开)。

……一直按这个过程循环直至模拟时钟的时间到达600或者1000分。

表1、表2列出模拟600分系统试验的部分结果。

表1 模拟过程(输入过程)0.3表2 模拟过程(输出结果)思路框图:下面以模拟600分系统为例,画出流程图。

SAS结果:图6 顾客在两个服务台的平均逗留时间和排队中的顾客平均数的估计结果结论:在模拟600分的系统中,顾客在第一个服务台的平均逗留时间为2.59分,排队中的顾客平均数为2人;在第二个服务台的平均逗留时间为6.43分,排队中的顾客平均数为7人;平均每个顾客在服务机构逗留的总时间为9.02分。

在模拟1000分的系统中,顾客在第一个服务台的平均逗留时间为2.15分,排队中的顾客平均数为2人;在第二个服务台的平均逗留时间为6.05分,排队中的顾客平均数为6人;平均每个顾客在服务机构逗留的总时间为8.20分。

程序:题型一:data ex1;array x(100) x1-x100; /*定义数列的元素*/do alpha=0.95,0.5; /*置信水平取0.95、0.5时各执行程序一次*/1() 2n*/sigma=1; /*设置方差*/m=0; /*初始化符合条件的区间数*/do j=1to1000;/*重复1000次实验*/do i=1to100;/*每次实验产生100个样本*/r=rannor(32789);x(i)=5+r*1; /*产生服从5,2sigma正态分布的随机数*/*/1()/ 2nt s n*/计算置信区间上限/如果置信区间包含output;end;end;end;end;data m(keep=m); /*创建一个只包含符合条件的区间数累加结果的数据集*/ set ex1;keep m j;if j=1000then output;data p; /*创建一个只包含符合条件的区间数累加结果以及频率的数据集*/ set m;p=m/1000;output;proc print data=p; /*输出结果*/run;data a; /*创建一个只包含alpha=0.95时置信区间上下限的数据集*/set ex1;if alpha=0.95then output;data b; /*创建一个只包含alpha=0.5时置信区间上下限的数据集*/set ex1;if alpha=0.5then output;proc gplot data=a; /*画alpha=0.95时的置信区间图*/symbol1c=blue v=star i=none;symbol2c=red v=dot i=none;plot lcl*j=1 ucl*j=2/overlay vref=5;run;proc gplot data=b; /*画alpha=0.5时的置信区间图*/symbol1c=blue v=star i=none;symbol2c=red v=dot i=none;plot lcl*j=1 ucl*j=2/overlay vref=5;run;题型二:data ex2;seed=32789;array x(10) x1-x10; /*定义数列的元素*/array y(10) y1-y10; /*定义数列的元素*/do i=1to20; /*每次实验产生20个样本*/do k=1to10;/*取十份样本*/x(k)=170+rannor(seed)*2; /*产生服从170,24正态分布的随机数*/y(k)=70+0.6*x(k)+rannor(seed)*2; /*产生服从700.6X,24正态分布的随机数*/ end;output;end;proc print data=ex2; /*输出随机样本表*/run;proc reg data=ex2; /*对10份样本分别进行回归,并输出拟合值*/model y1=x1;output out=out1 p=xp1;model y2=x2;output out=out2 p=xp2;model y3=x3;output out=out3 p=xp3;model y4=x4;output out=out4 p=xp4;model y5=x5;output out=out5 p=xp5;model y6=x6;output out=out6 p=xp6;model y7=x7;output out=out7 p=xp7;model y8=x8;output out=out8 p=xp8;model y9=x9;output out=out9 p=xp9;model y10=x10;output out=out10 p=xp10;run;data result; /*创建一个新的数据集,存放10个回归过程输出结果*/set out1 out2 out3 out4 out5 out6 out7 out8 out9 out10;proc gplot data=result; /*根据回归过程输出结果画出10条直线*/plot xp1*x1=1 xp2*x2=2 xp3*x3=3 xp4*x4=4 xp5*x5=5 xp6*x6=6 xp7*x7=7 xp8*x8=8xp9*x9=9 xp10*x10=10/overlay;symbol1c=red v=none i=join;symbol2c=yellow v=none i=join;symbol3c=blue v=none i=join;symbol4c=black v=none i=join;symbol5c=pink v=none i=join;symbol6c=grey v=none i=join;symbol7c=cyan v=none i=join;symbol8c=orange v=none i=join;symbol9c=brown v=none i=join;symbol10c=green v=none i=join;run;题型三:data ex3;seed=32789;array y(1500) y1-y1500; /*定义数列的元素*/array z(1500) z1-z1500; /*定义数列的元素*/do time=600,1000; /*分别模拟600分和1000分的系统*/x1=0; /*变量初始化*/T=0;c1=0;c2=0;a1=0;a2=0;y1=0;z1=0;do until(T>=time); /*工作时间小于设定的time*/n1=0;n2=0; /*各服务台排队顾客初始化*/e=round(-log(ranuni(seed)),0.1); /*到达时间间隔*/s1=round(-0.7*log(ranuni(seed)),0.1); /*顾客在第一服务台的服务时间*/s2=round(-0.9*log(ranuni(seed)),0.1); /*顾客在第二服务台的服务时间*/x1=x1+e; /*顾客到达第一个服务台时刻*/if x1>c1 then d1=0; /*如果顾客到达第一个服务台时刻大于上一名顾客离开第一个服务台时刻,就不需要等待*/else do; /*否则,在第一个服务台等待时间=上一名顾客离开时刻-这名顾客的到达时刻*/d1=c1-x1;do k=1to a1;if x1<y(k) then n1=n1+1; /*在第一个服务台前排队的顾客数*/end;end;a1=a1+1; /*累计到达第一个服务台的顾客数*/st1=d1+s1; /*顾客在第一服务台的逗留时间*/c1=x1+st1; /*顾客离开第一服务台的时刻*/y(a1)=c1; /*将离开时间赋值到数列y*/x2=c1; /*顾客到达第二服务台的时刻*/if(x2>c2) then d2=0; /*如果顾客到达第二个服务台时刻大于上一名顾客离开第二个服务台时刻,就不需要等待*/else do; /*否则,在第二个服务台等待时间=上一名顾客离开时刻-这名顾客的到达时刻*/d2=c2-x2;do k=1to a2;if x2<z(k) then n2=n2+1; /*在第二个服务台前排队的顾客数*/end;end;a2=a2+1; /*累计到达第二个服务台的顾客数*/st2=d2+s2; /*顾客在第二服务台的逗留时间*/c2=x2+st2; /*顾客离开第二服务台的时刻*/z(a2)=c2; /*将离开时间赋值到数列z*/st=st1+st2; /*顾客在服务机构总的逗留时间*/T=c2; /*赋值到总时刻*/output;end;end;drop y1-y2000 z1-z2000;proc print data=ex3; /*输出服务系统的模拟过程*/by time;run;proc means data=ex3 mean; /*调用means过程求顾客在两个服务台的平均逗留时间以及排队总的顾客平均数*/var st1 n1 st2 n2 st;by time;run;。

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