《应用统计学》实验报告
应用统计学实训报告选材
一、实训背景随着我国社会经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高学生的实践能力，培养具备实际操作技能的统计学人才，本实训课程旨在让学生通过实际操作，掌握统计学的基本理论和方法，提高数据分析能力。
二、实训目的1. 熟悉统计学的基本理论和方法；2. 学会运用统计学软件进行数据处理和分析；3. 提高学生解决实际问题的能力；4. 培养学生团队合作精神。
三、实训内容本次实训选取以下内容进行选材：1. 数据收集与整理（1）了解数据收集的方法，如问卷调查、实验、二手数据等；（2）掌握数据整理的基本步骤，如数据清洗、数据编码、数据录入等；（3）学会运用Excel、SPSS等软件进行数据整理。
2. 描述性统计分析（1）熟悉描述性统计量的概念，如均值、标准差、中位数等；（2）学会运用Excel、SPSS等软件计算描述性统计量；（3）绘制直方图、箱线图等图形，直观展示数据分布情况。
3. 推理性统计分析（1）了解假设检验的基本原理和方法；（2）学会运用t检验、方差分析等假设检验方法；（3）运用SPSS等软件进行假设检验，得出结论。
4. 相关性分析（1）了解相关系数的概念和类型；（2）学会运用相关系数衡量变量间的线性关系；（3）运用SPSS等软件计算相关系数，分析变量间的相关性。
5. 回归分析（1）了解回归分析的基本原理和方法；（2）学会运用线性回归、多元回归等回归分析方法；（3）运用SPSS等软件进行回归分析，预测变量间的变化关系。
6. 时间序列分析（1）了解时间序列分析的基本原理和方法；（2）学会运用ARIMA模型、季节性分解等时间序列分析方法；（3）运用SPSS等软件进行时间序列分析，预测未来趋势。
四、实训过程1. 数据收集：选取某一实际案例，如房地产市场分析、消费者行为分析等，收集相关数据；2. 数据整理：运用Excel、SPSS等软件对收集到的数据进行整理，如数据清洗、编码、录入等；3. 描述性统计分析：运用描述性统计量、图形等展示数据分布情况；4. 推理性统计分析：运用假设检验、回归分析等方法，对数据进行推断；5. 相关性分析和时间序列分析：运用相关系数、ARIMA模型等方法，分析变量间的相关性及预测未来趋势。
应用统计学毕业生实习报告
实习报告一、实习背景和目的我是一名应用统计学专业的大学生，在大学期间学习了大量的统计学理论和方法，为了将所学知识运用到实际工作中，提高自己的实践能力，我参加了实习。
实习的目的是通过实际工作，深入了解统计学在企业和社会中的应用，提高自己的数据分析能力和解决问题的能力，为今后的职业生涯打下坚实基础。
二、实习单位和实习内容我的实习单位是一家大型制造企业，实习部门为企业的数据分析部门。
实习期间，我主要负责以下工作：1. 收集和整理企业日常运营数据，包括销售数据、生产数据、财务数据等。
2. 利用统计学方法对收集到的数据进行分析和处理，找出数据中的规律和问题。
3. 根据分析结果，为企业提供决策依据，协助部门经理制定改进措施。
4. 制作统计报表和数据可视化图表，展示分析结果。
5. 参与部门会议，分享分析心得，与同事共同探讨解决问题的方式。
三、实习过程和收获在实习过程中，我遇到了许多挑战和困难，但通过请教同事、查阅资料和不断实践，我逐步克服了这些困难，取得了以下收获：1. 熟练掌握了数据收集、整理和分析的各种方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析等。
2. 学会了使用各种统计软件和工具，如Excel、SPSS、SAS等，提高了数据处理效率。
3. 加深了对统计学理论的理解，将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实践能力。
4. 学会了与同事沟通和协作，提高了团队协作能力。
5. 培养了自己的责任心和敬业精神，为今后的工作打下了基础。
四、实习总结通过实习，我认识到统计学在企业和生活中的重要作用，应用统计学不仅是一门学科，更是一种解决问题的方法。
实习期间，我充分发挥自己的专业优势，为企业提供了有价值的分析和建议，同时也锻炼了自己的能力。
在今后的工作中，我将继续努力提高自己的统计学理论和实践能力，将所学知识运用到实际工作中，为企业和社会创造更多价值。
同时，我也将珍惜每一次实习机会，不断丰富自己的阅历，为未来的职业生涯做好充分准备。
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》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。
为了提高学生的实际操作能力，培养具备统计学专业素养的应用型人才，我校开展了应用统计学实训。
本次实训旨在让学生通过实际操作，掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、实训目的1. 使学生熟悉统计学的基本原理和方法，掌握数据分析的基本技能。
2. 培养学生运用统计学方法解决实际问题的能力。
3. 提高学生团队协作和沟通能力。
4. 增强学生的职业素养，为今后的学习和工作做好准备。
三、实训内容本次实训主要分为以下四个部分：1. 数据收集与整理学生通过查阅文献、实地调查等方式收集数据，并对数据进行整理和清洗，为后续分析做好准备。
2. 描述性统计分析学生运用统计学方法对收集到的数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、方差等指标，并绘制图表展示数据分布情况。
3. 推理性统计分析学生运用统计学方法对收集到的数据进行推理性统计分析，包括假设检验、相关分析、回归分析等，以揭示数据之间的内在联系。
4. 统计软件应用学生熟练运用Excel、SPSS等统计软件进行数据分析，提高实际操作能力。
四、实训过程1. 实训准备阶段教师根据实训内容，为学生提供相关资料，并指导学生进行数据收集与整理。
2. 实训实施阶段学生按照实训要求，分组进行数据收集、整理、描述性统计分析、推理性统计分析等操作。
3. 实训总结阶段各小组对实训过程进行总结，撰写实训报告，并提出改进建议。
五、实训成果1. 学生掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据分析能力。
2. 学生运用统计学方法解决了实际问题，增强了实际操作能力。
3. 学生培养了团队协作和沟通能力，提高了职业素养。
4. 学生对统计学产生了浓厚兴趣，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
六、实训总结1. 本次实训充分体现了理论与实践相结合的原则，提高了学生的实际操作能力。
2. 学生在实训过程中，学会了运用统计学方法解决实际问题，为今后的学习和工作奠定了基础。
应用统计学的实验报告参考模板
实验报告序号班级姓名实验名称数据整理与数据描述实验日期一、实验目的：通过本次实验逐步熟悉Excel的基本操作，并学会利用Excel进行统计数据的整理和描述性统计分析。
基本的数据整理包括怎样录入统计数据，建立数据清单，能够按照关键字对数据进行排序，对排序结果能够加以分析。
学会统计分组的几种方法，尤其要掌握统计分组函数FREQUENCY 的使用。
掌握常见统计表与统计图的绘制方法。
熟练掌握利用数据筛选与数据透视图表进行数据整理。
能够利用综合指标函数以及描述统计分析工具计算集中趋势指标、离散趋势指标等综合指标（数字特征）。
二、实验过程：1.数据录入与数据清单的建立2.进行文字的基本修饰选中单元格A1：E1选择“格式”→“单元格”弹出“单元格格式”对话框如下选择“对齐”在“文本控制”栏中选择“合并单元格”，再选择“字体”为“黑体”，字形为“加粗”，“字号”为“14”，“颜色”为“蓝色”，最后单击→确定如下：接着选中A2：E9 区域按照上面的方法，设置“字号”为“10”，字体保持“宋体”不变。
最后分别选择A2：E2、A3：A9、B9：E9区域，将该区域内的“字形”设置为“加粗”。
得到的图为：3、在单元格D3中输入公式“=B3-C3”，按“Enter”键。
将光标移到D3 单元格的右下角，使得光标由“白十字”变成“黑十字”，按住鼠标（注意:未加特别说明，均指按住鼠标左键）不放，向下拖动到D8单元格，将单元格D3 的公式复制到D4：D8单元格区域。
4、在单元格E3中输入公式“=D3/B3”，按“Enter”键。
将光标移到E3 单元格的右下角，使得光标由“白十字”变成“黑十字”，按住鼠标不放，向下拖动到E8 单元格，将单元格E3的公式复制到E4：E8单元格区域。
得到图为：5、单击D9 单元格，选择菜单“插入|函数”，弹出“插入函数”对话框。
在“统计”函数类别中选择统计函数“AVERAGE”。
单击“确定”。
6、在“AVERAGE”函数的“函数参数”对话框中输入需要计算平均数的区域D3：D8，单击“确定”，得到最终结果。
应用统计学报告
应用统计学报告1. 简介应用统计学是一门研究如何在实际问题中应用统计方法的学科。
本报告将通过一个具体的案例，探讨应用统计学在实际问题中的应用。
本案例以某电商平台的用户数据为基础，通过对数据的分析和统计，为电商平台提供有价值的决策建议。
2. 数据收集为了进行统计分析，我们首先需要收集合适的数据。
针对这一案例，我们采集了以下数据：•用户年龄•用户性别•用户地域•用户购买金额•用户购买时间•用户的评价数据的收集可以通过在线问卷调查、数据库查询等方式进行。
3. 数据分析3.1 用户年龄分布我们首先对用户的年龄分布进行分析。
通过绘制年龄分布直方图，我们可以清晰地看到不同年龄段的用户数量分布情况。
根据数据分布的特点，我们可以进行精确的用户群体定位。
3.2 用户性别比例接下来，我们分析用户的性别比例。
通过计算男性用户和女性用户的数量，并以饼图的形式展示出来，我们可以了解到不同性别用户在平台中的占比情况。
这个信息可以为平台的商品定位和市场营销活动提供参考。
3.3 用户地域分布用户地域分布也是一个重要的指标。
我们可以通过统计各个地域的用户数量，绘制地域分布图，进一步了解用户分布的集中程度和平台的地域覆盖情况。
根据地域分布的特点，平台可以调整产品配送策略和市场营销策略。
3.4 用户购买行为分析为了更好地了解用户的购买行为，我们可以对用户的购买金额和购买时间进行分析。
通过统计用户的购买金额分布情况，我们可以了解用户的购买力和消费习惯。
而对购买时间的分析，可以帮助平台确定销售高峰期和制定更合理的促销策略。
3.5 用户评价分析最后，我们可以对用户的评价进行分析，了解用户对平台的满意度和改进意见。
通过对用户评价的情感分析，我们可以判断用户对平台的情感倾向，帮助平台做好用户关系维护和产品改进。
4. 结果与建议通过对上述数据的分析，我们得出以下结论和建议：•平台的用户主要集中在25-35岁之间，可以进一步围绕该年龄段的用户进行市场推广和产品定位。
应用统计学实验
实验二均值假设检验、相关与回归分析一、实验目的掌握使用SPSS进行均值假设检验的方法，完成单样本t检验、两个独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析，熟练使用SPSS统计表格中的概率P值判断原假设是否成立。
掌握使用SPSS检验变量之间的关系，熟悉SPSS的相关分析，能够根据实际问题构造回归模型，采用SPSS完成回归分析。
（本次实验4学时）二、实验步骤及要求（1）打开实验二数据中的“01单个样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去，例如学号后两位为08，则把SPSS 数据文件第8行数据删去（以下方法相同）。
设计假设H0、H1，检验灯泡的平均寿命是否为3800小时。
用SPSS单样本t检验输出统计结果，用三种方法判断原假设是否成立。
【作出假设，单样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（2）打开实验二数据中的“02两个独立样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS 独立样本t检验来检验这两个班的统计学学习情况是否存在显著差异，输出统计结果，判断原假设是否成立。
【作出假设，独立样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（3）打开实验二数据中的“03配对样本t检验.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS配对样本t检验判断喝茶前体重和喝茶后体重是否有显著差别，输出统计结果，判断原假设是否成立。
【作出假设，配对样本t检验统计结果表格复制到实验报告中，并对该表格作出分析说明】（4）打开实验二数据中的“04单因素方差分析.sav”数据文件，找到自己学号最后两位对应的数据行，将该行数据删去。
设计假设H0、H1，用SPSS单因素方差分析判断商品颜色的不同对销量是否有显著影响，输出统计结果，判断原假设是否成立，完成多重比较分析。
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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$14;9、单击“确定”，得到抽样结果。
三、实验结果用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为：797113417281215473881684实验二用Excell画直方图一、实验题目某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料，下面为工资数值。
530 535 490 420 480 475420 495 485 620 525 530550 470 515 530 535 555455 595 530 505 600 505550 435 425 530 525 610二、实验步骤第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框；第二步：在输入区域输入$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。
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）条形图本实验所画条形图如下所示：（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“=A VERAGE(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：23.86667；（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：23.5；（四）标准差用Excell计算出的标准差为：3.559672。
（五）其他统计量列1平均23.86667中位数23.5众数22标准差 3.559672方差12.67126峰度-0.63166偏度0.092605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1.329203(95.0%)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：572 570 568 580 576 579 571 585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“=A VERAGE（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：575.125（二）样本标准差用Excell计算出的样本标准差为：5.866065（三）置信区间用Excell计算出的置信区间下限为：570.9287；用Excell计算出的置信区间上限为：579.3213。
具体如下表：样本均值575.125样本标准差 5.866064634置信区间下限= 570.9286702置信区间上限= 579.3213298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0.05的显著性水平下，判断这批电池的平均使用寿命是否有显著提高？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 3.4641016151.644853627结论：应接受 。
即这批产品的使用寿命有提高！P 值 0.000266003α-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：0.093653（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 R 0.093653 R Square 0.008771Adjusted R Square -0.11513 标准误差 7.096086观测值 10方差分析dfSS MS F SignificanceF 回归分析 1 3.564496 3.564496 0.070788 0.796921 残差 8 402.8355 50.35444 总计 9 406.4Coefficients 标准误差t Stat P-valueLower 95% Upper 95% 下限95.0Intercept 82.41326 23.36116 3.52779 0.007757 28.54233 136.2842 28.542X Variable 1 0.073043 0.274535 0.26606 0.796921 -0.56004 0.706122 -0.560RESIDUAL OUTPUT观测值 预测 Y 残差标准残差 1 87.59931 -1.59931 -0.23905 2 88.62191 7.378087 1.102811 3 89.49843 3.501572 0.523384 4 88.2567 -0.2567 -0.03837 5 89.42539 7.574615 1.132186 6 88.84104 -2.84104 -0.42465 7 88.54887 -8.54887 -1.27781 8 88.47583 -2.47583 -0.37006 9 87.7454 8.254603 1.233825 10 88.98713 -10.9871-1.64226x x 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）1 2007 一11002 二10203 三10984 四10705 2008 一11106 二10507 三12008 四11509 2009 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。