统计分析综合实验报告
统计实习实验报告
统计实习实验报告一、实习背景及目的随着我国经济社会的快速发展，数据统计与分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高自己在实际工作中运用统计学知识解决问题的能力，我参加了为期两周的统计实习。
本次实习主要通过操作统计软件，对给定的数据进行整理、分析及预测，从而掌握统计学的基本原理和方法，培养自己的数据挖掘和分析能力。
二、实习内容与过程1. 数据整理首先，我们需要对实习所给的数据进行整理。
数据来源于某公司的销售数据，包括产品名称、销售数量、销售价格、销售时间等字段。
通过Excel等软件，我们将数据进行清洗、去重、排序等操作，使得数据更加规范和便于分析。
2. 描述性统计分析接下来，我们对数据进行描述性统计分析。
通过计算各字段的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，了解数据的分布特征和基本概况。
此外，我们还利用图表（如直方图、饼图等）对数据进行可视化展示，以便更直观地了解数据。
3. 关联分析为了找出数据中各字段之间的关联关系，我们采用Pearson相关系数对销售数量、销售价格等字段进行相关性分析。
通过计算得到的相关系数，我们可以判断各字段之间的线性关系强弱。
此外，我们还利用卡方检验对数据进行独立性检验，以判断销售数量和销售时间等字段是否独立。
4. 预测分析基于上述统计分析结果，我们进一步对销售数量进行预测。
采用时间序列分析方法，以销售时间为自变量，销售数量为因变量，建立线性回归模型。
通过模型拟合和参数优化，我们得到了较为满意的预测结果，从而为企业提供了有力的决策依据。
5. 实习总结与反思在本次实习过程中，我们不仅复习了统计学的基本理论知识，还学会了如何运用统计软件（如Excel、SPSS等）进行数据处理和分析。
通过实习，我们深刻认识到了统计学在实际工作中的重要意义，同时也培养了自己的数据挖掘和分析能力。
在今后的学习和工作中，我们将继续努力提高自己的统计学素养，为解决实际问题提供有力的支持。
三、实习成果1. 完成了数据整理和清洗工作，得到了规范的数据表格。
统计实验综合分析报告
期末成绩 Frequency Valid 61 65 1 1 Percent 4.5 4.5 Valid Percent 4.5 4.5 Cumulative Percent 4.5 9.1
3
SPSS 实验报告
67 68 70 72 75 77 80 85 86 87 88 90 93 96 Total 1 1 2 1 1 1 3 2 1 1 2 1 1 2 22 4.5 4.5 9.1 4.5 4.5 4.5 13.6 9.1 4.5 4.5 9.1 4.5 4.5 9.1 100.0 4.5 4.5 9.1 4.5 4.5 4.5 13.6 9.1 4.5 4.5 9.1 4.5 4.5 9.1 100.0 13.6 18.2 27.3 31.8 36.4 40.9 54.5 63.6 68.2 72.7 81.8 86.4 90.9 100.0
SPSS 实验报告 数据的图表描述（第一次实验报告） 数据的图表描述（第一次实验报告）
实验数据： 实验数据： 性别 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 半期成绩 85 98 74 87 86 75 65 78 64 82 89 73 72 60 66 89 88 82 80 83 77 97 期末成绩 87 96 80 90 88 70 67 72 70 75 86 77 68 65 61 93 88 80 85 85 80 96
问题提出：描述班级 1、2 的成绩总体情况。 问题提出：
Descriptive Statistics Std. N Minimum Maximum Mean Deviation Skewness Std. Statistic Statistic 半期成绩 期末成绩 总成绩 Valid N (listwise) 22 22 22 22 60 61 62 Statistic Statistic 98 96 97 79.55 79.95 79.75 Statistic 10.294 10.330 10.106 Statistic -.142 -.157 -.100 Error .491 Statistic -.517 Kurtosis Std. Error .953 .953 .953
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。
统计实验报告数据整理(3篇)
第1篇一、实验背景随着社会的不断发展，数据已成为决策的重要依据。
在统计学领域，数据整理是数据分析和研究的基础。
为了提高数据整理的效率和准确性，本实验旨在探究一种有效的数据整理方法，并对实验结果进行分析。
二、实验目的1. 探索一种适用于各类数据的数据整理方法；2. 提高数据整理的效率和准确性；3. 分析实验结果，为实际应用提供参考。
三、实验方法1. 数据来源：收集某地区居民收入、消费、教育等方面的数据，共1000条记录；2. 数据整理方法：采用以下步骤进行数据整理：（1）数据清洗：删除重复记录、缺失值、异常值等；（2）数据转换：将数据转换为适合分析的形式，如数值型、分类型等；（3）数据合并：将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集；（4）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响；（5）数据可视化：通过图表展示数据分布、趋势等信息。
四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗阶段，共删除重复记录10条，缺失值20条，异常值5条。
经过清洗，有效数据量提升至965条。
2. 数据转换将居民收入、消费、教育等数据转换为数值型，以便后续分析。
其中，收入数据取对数处理，消费数据取平方根处理。
3. 数据合并将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
合并后，数据集包含965条记录。
4. 数据标准化对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
采用Z-score标准化方法，将各变量均值调整为0，标准差调整为1。
5. 数据可视化通过图表展示数据分布、趋势等信息。
（1）居民收入分布根据标准化后的收入数据，绘制直方图。
结果显示，居民收入分布呈偏态分布，大部分居民收入集中在中等水平。
（2）消费趋势根据标准化后的消费数据，绘制折线图。
结果显示，消费趋势呈现逐年上升趋势，且增长速度较快。
（3）教育水平分布根据教育水平分类，绘制饼图。
结果显示，受教育程度较高的人群占比相对较小，受教育程度较低的人群占比较大。
五、实验结论1. 实验结果表明，所采用的数据整理方法适用于各类数据，能够提高数据整理的效率和准确性；2. 数据清洗、数据转换、数据合并、数据标准化等步骤在数据整理过程中至关重要；3. 数据可视化有助于直观地展示数据分布、趋势等信息，为后续分析提供有力支持。
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告1. 引言多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在实验中，我们使用了多元统计分析方法来探索一组数据中的变量之间的关系。
本报告将介绍我们的实验设计、数据收集和分析方法以及结果和讨论。
2. 实验设计为了进行多元统计分析，我们设计了一个实验，收集了一组相关变量的数据。
我们选择了X、Y和Z这三个变量作为我们的研究对象。
为了获得准确的结果，我们采用了以下实验设计：1.确定研究目的：我们的目标是探索X、Y和Z之间的关系，并确定它们之间是否存在任何相关性。
2.数据收集：我们通过调查问卷的方式收集了一组数据。
我们请参与者回答与X、Y和Z相关的问题，以获得关于这些变量的定量数据。
3.数据整理：在收集完数据后，我们将数据进行整理，将其转化为适合多元统计分析的格式。
我们使用Excel等工具进行数据整理和清洗。
4.数据验证：为了确保数据的准确性，我们对数据进行验证。
我们检查数据的有效性，比较数据之间的一致性，并排除任何异常值。
3. 数据分析在数据收集和整理完毕后，我们使用了一些常见的多元统计分析方法来分析我们的数据。
以下是我们使用的方法和步骤：1.描述统计分析：我们首先对数据进行了描述性统计分析。
我们计算了X、Y和Z的均值、标准差、最大值和最小值等。
这些统计量帮助我们了解数据的基本特征。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，以确定X、Y和Z之间是否存在相关关系。
我们计算了变量之间的相关系数，并绘制了相关系数矩阵。
这帮助我们确定变量之间的线性关系。
3.回归分析：为了更进一步地研究X、Y和Z之间的关系，我们进行了回归分析。
我们建立了一个多元回归模型，通过回归方程来预测因变量。
同时，我们还计算了回归系数和R方值，以评估模型的拟合度和预测能力。
4. 结果和讨论根据我们的实验设计和数据分析，我们得出了以下结果和讨论：1.描述统计分析结果显示，X的平均值为x，标准差为s；Y的平均值为y，标准差为s；Z的平均值为z，标准差为s。
2024年统计学实习报告
2024年统计学实习报告1. 引言统计学实习是统计学专业学生在课堂学习之外锻炼实践能力、提高专业素养的重要环节。
本次实习是我在2024年暑假期间在某某统计公司进行的，通过这次实习，我对统计学的理论知识有了更深入的了解，并且在实际工作中提高了数据分析和统计建模的能力。
本报告将详细介绍我在实习中所参与的项目、所运用的统计方法和取得的成果。
2. 实习项目在本次实习中，我参与了某某公司的市场调研项目。
该项目的目的是通过问卷调查和数据分析的方式了解消费者对于某某公司产品的满意度和需求。
我的主要工作是帮助设计调查问卷、收集数据、清洗数据并进行统计分析。
3. 数据收集和清洗为了收集样本数据，我首先参与了问卷设计的过程。
根据公司的要求和市场研究的目标，我和团队成员一起设计了一份问卷，包括产品的使用情况、满意度评价、购买意愿等方面。
随后，我们通过在线问卷平台发布了调查问卷，并通过社交媒体、电子邮件等途径广泛传播，最终收集到了1000份有效问卷。
收集到数据后，我进行了数据清洗的工作。
首先，我检查了每个变量的取值范围和合理性，对于异常值和缺失值进行了处理。
然后，我对数据进行了逻辑性检查，排除了一些逻辑上不合理的数据。
最后，我进行了数据的整理和编码，为后续的统计分析做好了准备。
4. 数据分析和统计建模在数据清洗完成后，我进行了一系列的统计分析。
首先，我对样本数据的基本情况进行了描述性统计，包括变量的均值、标准差、偏度、峰度等指标，以及变量之间的相关系数。
然后，我运用了 t检验、方差分析、回归分析等方法，对样本数据进行了推断性统计分析和预测建模。
其中，我发现了一些有趣的结果。
在产品满意度方面，我发现产品的外观和性能是消费者最为关注的两个方面。
此外，我通过回归分析发现，产品价格和广告投入对于销量的影响具有显著性。
根据这些结果，我向公司提出了一些建议和改进措施，以提高产品的市场竞争力。
5. 结果和总结通过本次统计学实习，我不仅巩固了在课堂上学到的统计学知识，而且学到了很多实践经验。
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。
统计案例分析实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，统计学在各个领域中的应用越来越广泛。
为了提高学生对统计学原理和方法的理解，本实验选取了一个具体的案例，通过实际操作，让学生掌握统计学的基本原理和方法，并学会运用统计软件进行数据处理和分析。
二、实验目的1. 理解统计学的基本原理和方法；2. 掌握统计软件（如SPSS、R等）的基本操作；3. 学会运用统计学方法对实际问题进行建模和分析；4. 培养学生严谨的实验态度和科学的研究方法。
三、实验案例本次实验选取的案例为：某企业员工满意度调查。
四、实验内容1. 数据收集通过问卷调查的方式，收集某企业员工的满意度数据，包括员工基本信息、工作满意度、薪酬满意度、福利满意度等。
2. 数据整理将收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3. 描述性统计分析对整理后的数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频率分布等。
4. 相关性分析运用相关系数、回归分析等方法，分析员工满意度与各个影响因素之间的关系。
5. 因子分析运用因子分析方法，提取影响员工满意度的关键因素。
6. 交叉分析运用交叉分析，研究不同群体在满意度方面的差异。
五、实验结果与分析1. 描述性统计分析根据调查数据，员工工作满意度均值为 3.5（1-5分制），薪酬满意度均值为 3.2，福利满意度均值为3.0。
2. 相关性分析通过相关性分析，发现员工满意度与工作满意度、薪酬满意度、福利满意度之间存在显著的正相关关系。
3. 因子分析通过因子分析，提取出三个关键因素：工作环境、薪酬福利、企业文化。
4. 交叉分析通过交叉分析，发现不同性别、年龄、岗位的员工在满意度方面存在显著差异。
六、实验结论1. 员工满意度与工作满意度、薪酬满意度、福利满意度之间存在显著的正相关关系；2. 工作环境、薪酬福利、企业文化是影响员工满意度的关键因素；3. 不同性别、年龄、岗位的员工在满意度方面存在显著差异。
七、实验反思1. 在实验过程中，要注意数据收集的全面性和准确性，以保证实验结果的可靠性；2. 在数据分析过程中，要熟练运用统计软件，提高数据分析效率；3. 在实验报告中，要清晰阐述实验目的、方法、结果和结论，使读者易于理解。
统计分析实验报告
统计分析综合实验报告学院：专业：姓名：学号：统计分析综合实验考题一．样本数据特征分析：要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，具体要求如下：1．报告必须包含所收集的公开数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标；2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。
4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。
二．线性回归模型分析：自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求：1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型；2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验；3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行解释并且作出散点图一、样本数据特征分析2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析：描述年份统计量标准误人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间下限30489410.50上限49679120.215% 修整均值39305445.50中值35365072.00方差684244243725744.400标准差26158062.691极小值2616329极大值91236854范围88620525四分位距41049359偏度.503 .421 峰度-.652 .8212011年均值42992737.65 4963014.104 均值的 95% 置信区间下限32856910.64上限53128564.655% 修整均值41924325.67中值37327378.00方差763576778787588.500标准差27632893.059极小值3002166极大值104303132范围101300966四分位距36481362偏度.625 .421 峰度-.332 .821茎叶图箱形图：（二）流动人口2011年人口普查数据中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人，同2000年第五次全国人口普查相比，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人，增长81.03%。
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。
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统计分析综合实验报告
专业：班级：
姓名：学号：
规定题目
一．问题提出及分析目的
（一）问题提出
夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司，以便利用在学校里学到的经济学知识，去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。
为了能顺利地实现自己的创业计划，他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商，希望这些人能提供各方面的建议，进而了解投资商们感兴趣的东西。
（二）分析目的
（1）、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。
（2）在95%的置信水平下，对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计，并作出解释。
（3）对周收益率和月收益率进行比较。
（4）资产规模大小对收益率影响是否显著？
二．数据收集及录入
（一）数据收集
24
25
26
27
28
29
30
31
32
10531.0
470.2
175.5
5462.00
1330.0
1998.0
2653.10
323.70
6533.20
4.20
3.96
4.24
4.01
4.12
3.82
4.15
4.18
4.25
4.20
4.10
4.52
4.33
3.99
4.20
4.65
4.02
4.44
（二）数据录入
1.打开SPSS应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据：
2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入）
三．数据分析
（一）描述性分析
1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”，将资产规模和过去一
周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框：
2.在描述性对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项：
（二）区间估计
1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框：
2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”，进入统计量设置对话框，设置均值置信区间为95%：
（三）周月收益率分析
1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框：
2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
（四）资产规模对收益率的影响
1.在SPSS中依次选取“分析”—“比较均值”—“独立样本T检验”，选取过去一周、过去一月收益率两个变量值作为检验变量，资产投资作为分组变量：
2.点击“定义组”，选择割点，输入数据8000：
2. .在“独立样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
4.为进行对比，重复以上操作后，将割点值修改为1000得出数据进行对比：
四．结论及决策性的建议
（一）描述性分析结论
如SPSS输出结果所示，根据所有32 个样本，
资产规模在81.60至17707.20百万元之间，均值为2960.8438百万元，标准差为4971.37；过去一周的平均收益率在2.14%—5.34%之间，均值为4.07%，标准差为0.54%；
过去一月的平均收益率在3.10%—5.10%之间，均值为4.23%，标准差为0.54%。
（二）区间估计结论
资产规模的均值在95%的置信度下置信区间为[1168.4744 , 4753.2131],
过去一周的平均收益率均值的95%的置信区间为[3.8751%，4.2656%]
过去一月的平均收益率均值的95%的置信区间为[4.0326%，4.4236%]
（三）周月收益率分析结论
有配对检验的结果可知，过去一周的平均收益率和过去一个月的平均收益率两者之差的t检验结果p值为0.04<0.05，即和0有显著差异，说明过去一周的平均收益率和过去一个月的平均收益存在显著差异。
（四）资产规模对收益率的影响结论
1.割点为8000时：
2.割点为1000时：
由以上分析结果可知，无论将资产规模按8000百万元还是按1000百万元进行分割，分割后的过去一周平均收益率及过去一个月的平均收益率均不存在显著差异。
这说明资产规模对收益率并不存在显著影响。
综上所述，经过统计分析，我们可以得知，“过去一周的平均收益率”和“过去一个月的平均收益率”的均值存在显著差异的，但是其差异并不是由于资产规模的影响。
小组题目
一．问题提出及分析目的
（一）问题提出
四川大学作为一所综合性大学，每年都为社会提供了各个专业各个学历的人才，作为川大学子，同时作为明年的川大毕业生，我们需要对川大的毕业生情况进行相应的了解，为求职做好准备。
（二）分析目的
了解川大的各个学院、学历对毕业生人数的影响。
对毕业生人数进行学院、学历
的双因素分析。
二．数据收集及录入
（一）数据收集
我们在川大毕业生就业网上收集到2014年毕业生人数的数据，并对其进行整理，整理后结果如下：
2014年各学院各学历毕业人数表
（二）数据录入
1.打开SPSS应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据：
2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入）
三．数据分析
无重复的双因素分析
1.在SPSS中依次选取“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，将“毕业生
人数”设置为因变量，将学院、学历设置为固定因子：
2.点击模型，选择指定模型中的“设定”，构建项类型改为“主效应”，将“学
院”、“学历”设置为模型：
3.在“比较”中，将对比更改为“简单”：
4.在“两两比较”中，将两因素设置为需要多重比较的因素，选择LSD；
5.在“选项”中将两个因素设置为显示均值，输出选择描述统计；点击继续、
确定：
四．结论及决策性的建议
分析：学院sig的值大于0.05，由此可知学院对毕业生人数不存在显著性影响；学历sig的值小于0.05，由此可知学历对毕业生有显著性影响。
在之后的边际均值相关的输出，对照比较结果和多重比较结果均可证明以上结论。
所以学院的不同对我们毕业生人数无显著性影响，也就是不同的学院在接受学生人数时充分给予了每人完成学业的权利。
而学历对毕业生人数有显著性影响则在一定程度上反映了升学难度大大影响了完成本科学业的同学想继续深造的需求。
从理性角度来看，本科生毕业后应慎重考虑是否深造，如果只是想获得研究生或者博士生文凭，我们不建议读研或者读博，因为成本太高。