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。
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。
统计学实验法的名词解释
统计学实验法的名词解释统计学实验法是统计学领域中常用的一种科学研究方法，通过设计和实施实验来收集和分析数据，以推断结果的可靠性和普遍性。
它是一种定量研究方法，旨在通过控制实验条件以及随机分配实验对象来消除或减少非相关因素对实验结果的影响，从而得出科学结论。
一、统计学实验法的基本原理统计学实验法的基本原理有两个方面，即随机化和实验对照。
随机化：随机化是指对实验对象或处理条件的随机分配。
通过随机分配，可以确保实验对象在各处理条件下的分布是相似的，从而减少了由于其他因素引起的差异，使得实验结果更加可信。
实验对照：实验对照是指在实验中设置一个对照组，用来与实验组进行比较。
对照组不接受实验处理，因此作为基准，用来衡量实验处理对结果的影响。
通过与对照组的比较，可以判断处理的效果是否显著。
二、统计学实验法的步骤统计学实验法通常包括以下步骤：问题定义、目标设定、实验设计、数据收集、数据分析和结论推断。
问题定义：在进行统计学实验之前，需要明确研究的问题和目标。
确切的问题定义有助于确定实验的目标和设计。
目标设定：在问题定义的基础上，确定实验的目标。
目标应该明确和可测量，以便在实验结束后进行评估。
实验设计：实验设计是统计学实验的核心环节。
它包括选择实验对象、确定实验处理和对照组、设计实验方案等。
实验设计应该满足随机化和实验对照的原则，以确保实验结果的可靠性和可比性。
数据收集：在实验过程中，收集和记录实验数据。
数据的收集可以通过观察、测量或问卷调查等方式进行。
确保数据的准确性和完整性是数据收集的关键。
数据分析：在数据收集之后，对数据进行统计分析。
通过统计方法，可以得出数据的统计特征、相关性和显著性等。
常用的统计分析方法有描述统计、推断统计和回归分析等。
结论推断：根据数据分析的结果，得出实验的结论。
结论应该与实验目标相一致，并考虑实验结果的可靠性和普遍性。
结论可以包括实验处理的效果、因果关系的推断等。
三、统计学实验法的应用领域统计学实验法广泛应用于科学研究、医学试验、产品质量控制、社会科学调查等领域。
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。
统计学实训实验报告总结
一、实验背景与目的随着社会的发展和科技的进步，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地掌握统计学的基本原理和方法，提高我们的数据分析能力，我们开展了为期两周的统计学实训实验。
本次实训旨在通过实际操作，加深对统计学理论知识的理解，培养我们的实际应用能力。
二、实验内容与方法本次实训主要围绕以下内容展开：1. 数据收集：通过问卷调查、实地考察等方式收集数据。
2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、整理和分类。
3. 描述性统计：运用统计软件（如SPSS、Excel等）对数据进行分析，计算均值、标准差、方差等描述性统计量。
4. 推断性统计：运用统计软件进行假设检验、方差分析等推断性统计分析。
5. 结果解释：根据统计分析结果，对问题进行解释和说明。
三、实验过程与结果1. 数据收集：我们选择了大学生消费情况作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据。
共发放问卷100份，回收有效问卷90份。
2. 数据整理：对回收的问卷数据进行清洗，剔除无效问卷，最终得到90份有效问卷。
3. 描述性统计：运用SPSS软件对数据进行分析，计算了以下描述性统计量：- 均值：每月消费金额为1234.56元。
- 标准差：每月消费金额的标准差为321.89元。
- 方差：每月消费金额的方差为102934.44。
4. 推断性统计：为了检验大学生消费金额是否存在显著差异，我们进行了方差分析。
结果显示，不同性别、不同年级、不同专业的大学生在消费金额上存在显著差异（p<0.05）。
5. 结果解释：根据统计分析结果，我们可以得出以下结论：- 大学生每月消费金额主要集中在1000-1500元之间。
- 男生和女生的消费金额存在显著差异，男生消费金额高于女生。
- 高年级学生的消费金额高于低年级学生。
- 不同专业的学生在消费金额上存在显著差异，具体差异需进一步分析。
四、实验心得与体会通过本次统计学实训实验，我们收获颇丰：1. 加深了对统计学理论知识的理解：通过实际操作，我们更加深入地理解了描述性统计、推断性统计等基本概念和方法。
统计学实验
描述统计量（Statistics）选项中做：四分位数，五个百分位数（自行确定），均值，中位数，众数，标准差，方差，均值的标准误s.e.mean，偏度系数，峰度系数；⑶做直方图histogram并配正态曲线；⑷结合直方图和数值分析结果，对该变量值分布的形态做简要描述：是否服从或近似服从正态分布？是否偏斜及方向如何？其分布近似服从正态分布，而且呈现右偏。
三个频数表：⑴按变量值升序排列；⑵按变量值value降序排列；⑶按变量值频数count升序排列）描述统计，并计算Z分数。
复制粘贴输出结果和Z分数计算结果（最小值和最大值）。
判断数据集当中是否有异常值（说明依据的是切比雪夫定理还是经验法则，同时说明理由）。
依据经验法则，没有异常值理由：依据经验法则，z分数在区间[-3，3]之间为正常值，由z分数描述统计知，其最大值为2.43558，最小值为-1.55130。
所以z分数均在[-3，3]之间为正常值，不存在异常值。
实验三统计量选项中选择全部项目，并做均值的99%置信区间。
解释描述统计的结果；⑵做盒形图和茎叶图，并根据输出结果说明是否存在异常值和极端值。
受教育年数的均值为12.88，其99%的置信区间为[12.69，13.08]。
5%的截尾均值为12.91；中位数是12.00；方差是8.904；标准差是2.984；最小值最大值分别为0和20；全距为20；四分位距是3；偏态为-0.168 峰度为0.71。
由盒形图可知存在5个异常值O，2个极端值*。
观测分布和期望分布；cells ⑵做卡方检验；statistics⑶做列联系数和V系数。
回答下列问题：第一，从列联表中能否看出两变量是否相互独立（即没有关系），依据是什么从列联表中可以看出幸福感与性别之间有关系，依据是观测值与期望值并不相等第二，如果变量间有关系，试说明关系的强度关系较弱，因为列联系数和V系数均为0.072<0.3，且趋近于0。
第三，解释检验结果，说明是否要拒绝原假设。
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
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计学实验内容一、频数统计1．A公司在招聘时采用了综合能力测试（满分为100分），由于应聘的人数较多，现随机抽取了157名应聘者的测试成绩，其测试分数的数据如book1所示。
（1）根据上面的资料，进行分组，并确定组数和组距。
根据资料判断，进行分组，分为六组，组距为10。
（2）编制频率分布表上限成绩频数频率0.101911 19 16 ～20 100.171975 27 29 20～300.356688 56 ～39 30400.248408 50 ～39 49 400.089172 50～60 14 580.031847～70 5 6068合计 157% 累积接收频率10.19% 16 19 27.39% 29 2763.06% 39 5687.90% 49 3996.82% 59 14100.00% 69 5100.00%0 其他（）画出直方图3直方图6040率频率频200其他493929195868接收。
120.00%60100.00%5080.00%40率60.00%30频40.00%2020.00%100.00%0其他594969192939接收家庭构成的一个样为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由2. 100较差。
调查D.差；E.A.好；B.较好；C.一般；本。
服务质量的等级分别表示为：结果见book2。
(1) 指出表中的数据属于什么类型？定序型(2) 制作一张频数分布表；频率频数服务质量等级0.14 1 14 A0.21 B 2 210.32 C 3 320.18 D 18 40.15 E 15 5合计100量C质汇总务B服A402030100频数19/ 2服务质量等级计数项:汇服务质量等级总14 A21 B32 C18 D15 E100 总计二、参数估计现从一批产品中小时。
已知灯管使用寿命服从正态分布，1．其标准差为50的概率保证95%25个作为样本，测得其平均使用寿命为1600小时，要求在抽取函数）下估计该批产品平均使用寿命的置信区间。
（运用CONFIDENCE标准差 500.95 置信度样本容 25 量 1600 平均值极限误 19.59964 差置信区1619.61580.4间1619，置信区间抽样平均误差 19.59964）1580.4003~即（.59964．在一篇关于“通货紧缩”的文章中，作者考察了各种各样投资的收益情2200况。
这些投资包括股票、债券以及房地产等。
这篇文章抽取的是样本容量为19 / 3的样本，计算的房地产投资收益（单位：%）如book3所示。
同时根据经验假定，房地产投资收益的总体标准差为2.3%。
请你用区间估计的方法，采用95%的置信度估计房地产投资的平均收益率。
解：用函数AVERAGE求得，样本均值＝12.08运用CONFIDENCE函数求得，CONFIDENCE(0.05,2.3,200)=房地产，取0.318758投资收益的=0.32x△房地产投资收益的置信区间为（11.76，12.40）19/ 43．Metropolitan Research有限公司是一家消费者研究组织，它设计调查，对消费者所使用的大量的产品和服务进行评估。
在某一项研究中，Metropolitan调查消费者对底特律某一个主要制造商所生产的汽车的性能的满意程度。
分发给该制造商所生产的一种最大型号小汽车用户的调查表表明，许多人抱怨该车刚开始传动系统不佳。
为了更好地了解传动系统的问题，Metropolitan采用由底特律地区一个修理企业所提供的实际传动系统的维修记录为样本。
Book4数据是50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际里程的数据。
（1）对样本数据进行描述性统计分析。
19/ 5）求曾经出现过传动系统问题的汽车总体中在出现传动系统问题时所行（2 95%置信区间。
驶里程的均值的用运房地CONFIDENCE(0.05,24898.8,50)=CONFIDENCE函数求得，，取6901.468428，73342.3-6901.47产投资收益的=6901.47，房地产投资收益的置信区间为（x△ 80243.77）。
66440.8373342.3+6901.47）即（，估计出现传动系统问题时所行5000英里的允许误差下，）（3如果研究公司想在 95%时应选取多大的样本容量？驶里程的均值，则置信度为22?z?n2?????运用公式样本容量n=95.2624898.8,所以5000z=1.96,,有知，。
9695%故在置信度为时应选取样本容量为19/ 6三、方差分析（选做）三种不同的培训方式对产品组装CB一家产品制造公司管理者想比较A、、 1.名新员工随机分配给每种培训方式。
在培训26时间的多少是否有显著影响，将。
所示（单位：分钟）参加培训的员工组装一件产品所花的时间如结束后，book5 ，确定不同培训方式对产品组装的时间是否有显著影响？取显著性水平=0.05公司为了使新产品迅速占领市场，2.一家食品制造商推出了一种新的产品，并且在三个地区分别采用这三种营销方的市场营销部经理提出了三种营销方式，这三种营销方式在市场上推出然后观察营销方式所产生的产品销售额情况。
式，，如周的销售额数据（单位：千元）之后，公司的统计分析人员随机抽查了20 book6所示。
市场营销部经理提出的三种营销方式所产生的销售额是否存在显著性试问：差异？（取显著性水平=0.05）四、相关与回归分析1．根据教材第207页表9-4的资料及补充的几个问题，进行相关与回归分析。
（1）根据表中数据绘制散点图，观察其相关类型。
19/ 7人均收入与寿险保额605040额保30系列1险寿20100301015202505人均收入（2）计算相关系数，判断相关密切程度。
故其相关关系密切程度为高度相关。
计算得到相关系数为0.944 相关程度是显著的，说明年收入与寿险保额整体呈现正的线性关系。
）建立寿险保额对人均年收入的回归方程，并解释回归方程的相关含义。
（319/ 84）计算所建模型拟合优度并解释其意义。
（19/ 9能够被估计的估计的回归方程89.17%R^2=0.8917 ，表明总平方和中的能够被产量与89.17%y=2.2326x-2.8033所解释，换句话说，单位成本差异性的单位成本之间的线性关系所解释。
?的情况下，检验总体回归方程和总体回归系数）在显著性水平（5050.?的显著性。
SUMMARY OUTPUT回归统计0.944285 Multiple R0.891675 R SquareAdjusted R0.878134Square19/ 10标准误差 4.66924210 观测值方差分析Significance FMSSSFdf3.94E-05 1435.685 1 1435.685 65.85164回归分析残差 21.80182 174.4145 891610.1 总计上限下限 Lower UpperCoefficients 标准误差 t Stat P-value 95% 95% 95.0% 95.0%8.1143278.114327 Intercept -13.721 -13.721 -2.80332 4.734442 -0.59211 0.570128 X Variable2.232619 0.275126 8.114902 13.94E-05 1.598178 2.86706 1.598178 2.86706对总体回归方程显著性检验○0 1≠βo=0; H1: β1提出假设：Ho:○F=65.85164 2根据回归分析知：○=0.05 αn-2）,n=10,F3～F（1，查表得临界值F=5.320.05○。
接受H14因为F>F所以拒绝Ho,，0.05所以总体回归方程存在且有意义。
对总体回归系数的显著性检验○0 1≠Ho: βo=0; H1: β1假设○t=根据回归分析知28.114902○tt0.05=1.8125 n-2）3α=0.05，,～（○tt H1。
>所以拒绝Ho,4因为接受0.05,所以总体回归系数存在显著性。
2.金融机构发放房屋抵押贷款必须了解市场上购买房屋的支付能力和支付状况，购房者的支付能力作为因变量y（用家庭平均月收入的百分比代表每月抵押贷款的平均支付能力），抵押贷款的成本费用作为自变量x（用抵押贷款的平均利率代表）。
统计分析人员随机收集了如book7所示的样本数据。
（1）采用最小二乘法求线性回归直线方程；19/ 11购房能力散点图y = 1.516x + 7.02022 = 0.9801R25.020.0力15.0系列1能付线性 (系列1)支10.05.00.012.0010.000.002.004.006.008.00抵押贷款利率（2）计算可决系数，并解释其意义；表明估计的回归方程对样本数据的拟合效果0.9801可决系数为，接近于1，较好。
购房者的支付）显著性水平设为t检验统计量进行检验：=0.05，采用（3 能力与抵押贷款利率之间是否存在显著性的线性关系？购房者的采用方差分析检验方法进行检验：=0.054）显著性水平设为，（支付能力与抵押贷款利率之间是否存在显著性的线性关系？ SUMMARY OUTPUT回归统计0.99002042 Multiple R0.980140432 R Square0.977657986 Adjusted R Square0.219955429 标准误差10 观测值方差分析SignificanceFdf SS MS F4.29E-08 1 394.8285 19.10196 19.10196 回归分析 8 0.387043 0.04838 残差总计 19.489 9预测观测值 Y标准残差残差-1.15961 22.24047 -0.24047 11.356677 21.11866 0.281342 2-0.07067 19.31466 3 -0.014661.087465 17.87449 0.225514 40.750154 0.155564 18.34444 5-0.09887-0.0205 6 18.920519/ 127 18.70827 0.091732 0.4423440.179435 18.66279 0.037211 8-1.84943 -0.38353 17.78353 9-0.6374918.1322 -0.1322 10上限Upper 下限 LowerCoefficients 标准误差 t Stat P-value 95% 95% 95.0% 95.0%8.432353 5.607954 5.607954 8.432353 Intercept 7.020153877 0.612401 11.46333 3.04E-06X Variable 1 1.515968166 0.076293 19.87029 4.29E-08 1.340036 1.691901 1.340036 1.691901○0≠β1假设Ho: βo=0; H1: 1(3)○t=19.87029根据回归分析知2○tt n=10,0.05=1.8125 ,～（n-23α=0.05，）○tt H1。