经济管理学院实验报告书雷型图--
实验指导书-实验1-多元数据图示分析
实验一多元数据图示分析一、实验目的用各种统计图形表示多元数据，掌握各种多元统计图的制作方法和优缺点。
二、实验内容：1．考察2004年或2005年北京、上海、天津和重庆四个直辖市人均生活消费支出情况，选取合适的指标，查找统计年鉴找出数据。
2．用轮廓图、雷达图对数据进行表示。
三、实验使用的仪器设备、软件本实验需要上机实验，借助SPSS或Excel的图形功能加以实现。
四、实验记录与数据处理要求#在实验报告中，每位学生应该记录下主要的数据处理步骤和程序运行结果，并对运行结果进行分析，并给出完整的实验思考题的解答情况。
五、实验中的注意事项1.注意数据输入的方式，不能行列倒置；2.选择合适的Excel图形类型。
六、数据处理及实验步骤以北京、上海、陕西和甘肃四个省市人均生活消费支出情况为例，选取以下五个指标，（一）轮廓图1．在A1：F5中输入数据（含标题）；2．选择数据区域A1：F5；？3．单击图表向导按钮，选“折线图”之“数据点折线图”格式；4．单击“下一步”按钮，完成操作。
按上述步骤得出运行结果，并将其记录下来，然后对结论进行分析，写入实验报告中。
（二）雷达图1．选择数据区域A1：F5；2．单击图表向导按钮，选“雷达图”之“数据点雷达图”格式；3．单击“下一步”按钮，完成操作。
按上述步骤得出运行结果，并将其复制到实验报告中。
）七、实验思考题1．除了雷达图和轮廓图之外，还有哪些图形可以表示多元数据并进行分析2．简述星座图的原理，并对四直辖市的人均生活支出作出星座图。
八、实验报告的基本要求（参见实验报告范本）（1）实验名称（2）基本步骤（3）运行结果（4）运行情况和结果分析（5）存在的问题和改进措施（6）实验思考题解答，含结论分析。
{。
计量经济学实验报告材料(多元线性回归自相关)
实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多元线性回归自相关异方差多重共线性班级与班级代码 08国际商务1班实验室名称（或课室）实验楼910 专业国际商务任课教师刘照德学号： 0825******* 姓名：张柳文实验日期： 2011 年 06 月 23日广东商学院教务处制姓名张柳文实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
计量经济学实验报告实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重共线性模型的估计和检验方法和处理方法实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W 检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；实验原理：普通最小二乘法图形检验法 D-W检验广义差分变换加权最小二乘法 Park检验等实验步骤：首先：选择数据为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。
从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。
如下表所示：实验一：多元线性回归1、将数据导入eviews5.0后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simple scatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。
2、进行因果关系检验在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“Grange Causality”，滞后期为2，得出如下结果：Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:14Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityED does not Granger Cause Y 30 8.90261 0.00120Y does not Granger Cause ED 18.8091 1.0E-05Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:15Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityGDP does not Granger Cause Y 30 1.01199 0.37790Y does not Granger Cause GDP 0.91874 0.41208Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:19Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityRPI does not Granger Cause Y 30 0.66167 0.52479Y does not Granger Cause RPI 1.60624 0.22067 从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显著。
计量经济学异方差实验报告二
实验报告2实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。
实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。
有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。
地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.473953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.274132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58河南3851.6 2676.41实验步骤如下：一、建立有关模型分析异方差检验如下。
方法一、图示法。
（两种）（一）、x y 相关分析从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
建立模型：1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。
建立线性回归方程如下，LS Y C X从上图看出，回归模型的R^2=0.8953，拟合优度较低。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告学院：班级姓名：学号：一、经济学理论概述1、需求是指消费者（家庭）在某一特定时期内，在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量。
需求是购买欲望与购买能力的统一。
2、需求定理是说明商品本身价格与其需求量之间关系的理论。
其基本内容是：在其他条件不变的情况下，一种商品的需求量与其本身价格之间成反方向变动，即需求量随着商品本身价格的上升而减少，随商品本身价格的下降而增加。
3、需求量的变动是指其他条件不变的情况下，商品本身价格变动所引起的需求量的变动。
需求量的变动表现为同一条需求曲线上的移动。
二、经济学理论的验证方法在此次试验中，我运用了Eviews和Excel软件对相关数据进行处理和分析。
1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，参差平方和越小，表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。
2、方程总体线性的显着性检验——F检验（1）方程总体线性的显着性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立作出判断。
（2）给定显着性水平α，查表得到临界值F α（k ，n-k-1）,根据样本求出F 统计量的数值后，可通过F ＞F α(k ，n-k-1) （或F ≤F α(k ，n-k-1)）来拒绝（或接受）原假设H0，以判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。
3、变量的显着性检验——t 检验 4、异方差性的检验——怀特检验怀特检验不需要排序，对任何形式的异方差都适用。
5、序列相关性的检验——图示法和回归检验法 6、多重共线性的检验——逐步回归法以Y 为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、验证步骤 1、确定变量 （1）被解释变量“货币流通量”在模型中用“Y ”表示。
（2）解释变量①“货币贷款额”在模型中用“1X ”表示; ②“居民消费价格指数”在模型中用“2X ”表示；③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项，在模型中用“μ”。
统计学实验报告1
一、实验目的：了解数据的收集方法，掌握在EXCEL、SPSS中如何进行数据的整理和图表展示。
二、实验环境：Microsoft EXCEL；加载EXCEL 宏：数据分析工具；SPSS分析软件三、实验内容：1、为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
调查结果见1.1。
（1）指出上面的数据属于什么类型？（2）用Excel制作一张频数分布表；（3）绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
2、为了确定灯泡的使用寿命（单位：h），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果见1.2。
（1）利用计算机对上面的数据进行排序；（2）以组距为10进行等距分组，整理成频数分布表；（3）根据分组数据绘制直方图，说明数据分布的特点。
（4）制作茎叶图，并与直方图作比较。
3、甲乙两个班各有40名学生，期末统计学考试成绩的分布见1.3。
（1）根据上面的数据，画出两个班考试成绩的复合柱形图、环形图和图饼图。
（2）比较两个班考试成绩分布的特点。
（3）画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似。
4、1997年我国几个主要城市各月份的平均相对湿度数据见1.4，试绘制箱线图，并分析各城市平均相对湿度的分布特征。
四、实验结果1、（1）顺序数据（2）频数分布表等级频数频率累积频率A 14 0.14 0.14B 21 0.21 0.35C 32 0.32 0.67D 18 0.18 0.85E 15 0.15 1合计100 1（3）条形图单击插入—图表—条形图—选定图表区域—确定2、（1）已排好序（2）分组频数频率650-659 2 0.02660-669 5 0.05670-679 6 0.06680-689 14 0.14690-699 26 0.26700-709 18 0.18710-719 13 0.13720-729 10 0.1730-739 3 0.03740-749 3 0.03合计100 1（3）直方图单击插入—图表—直方图—选定图表区域—确定数据分布的特点：灯泡的使用寿命大都集中在680-729。
统计学实验报告格式及范例
人数 考试成绩 优 良 中 及格 不及格 甲班 3 6 18 9 4 乙班 6 15 9 8 2
（1） 根据上面的数据，画出两个班考试成绩的环形图，比较它们的构成、 （2） 画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似、 【实验步骤】1、点击“插入” 。选择图表，在图表选项中选择环形图，点击下一步，选择数据区域，再 选下一步，在数据标志中勾选值和百分比，单击完成。 2,、点击“插入” 。选择图表，在图表选项中选择雷达图，点击下一步，选择数据区域，再选下一步， ， 单击完成。
【结果分析】从雷达图可以看出，乙班的成绩为优秀的人数高于甲班，说明乙班的成绩好于甲班。从雷 达图的形状看，两个班考试成绩的分布没有相似之处。
【实验小结】 《统计学》是一门收集，整理，显示和分析统计数据，研究统计方式方法论的学科，它与实践是紧密结 合的。 在几次的统计学实验学习中，通过实验操作可使我们加深对理论知识的理解，学习和掌握统计学的基本 方法，并能进一步熟悉和掌握 EXCEL 的操作方法，培养我们分析和解决实际问题的基本技能，提高我 们的综合素质。下面是我这几次实验的一些心得和体会。 实验过程中，首先就是对统计数据的输入与分析了。按 Excel 对输入数据的要求将数据正确输入的过程
操作过程，能对统计软件输出结果进行分析。 操作过程，能对统计软件输出结果进行分析。
【实验软件】 EXCEL
【实验要求】 要求熟练掌握 EXCEL 软件的基本操作方法；学会利用 EXCEL 的单因素方差分析。 【实验内容】 例 7-1 一家超市连锁店进行了一项研究，想确定超市所在的位置和竞争者数量对销售额是 否有显著影响，将超市位置按商业区、居民小区和写字楼分成 3 类，并在不同位置分别随机抽取 3 家超 市，竞争者数量按 0 个、1 个、2 个和 3 个及以上四类，获得的销售数据如表
统计专业实验-实验1-多元数据图和时序图
0.00007
0.00688
0.00554
0.00000
0.00028
0.44305
0.20964
0.03093
1.00000
0.01867
0.00002
0.01966
0.01028
0.00000
0.00101
1.03393
0.31972
0.05498
1.00000
0.05264
0.00011
2、结果
四、模拟100期AR(2)模型、MA模型并建立随机时间序列的序列图
1、基本操作：
（1）利用Excel，数据分析里的随机数产生器，按照服从正态分布at～NID(0, 0.5)的要求，产生了100个随机数。
（2）再按照AR模型 ，得到100期数据。
（3）又利用SPSS软件，把Excel产生的数据复制粘贴到SPSS里，点击Analyze―Time Series―Sequence Charts,得到如下AR模型的序列图。
2.用轮廓图、雷达图对主城各区数据进行表示。
3.模拟100期AR(2)模型 ，其中at～NID(0, 0.5)；
4.模拟100期MA模型 ，其中at～NID(0, 0.5)
5.对上述两模型的模拟数据用SPSS建立随机时间序列的序列图；
实验思考题解答：
1．雷达图和轮廓图用以进行多元数据分析各自有何优势？
0.00000
0.00119
0.60707
0.31631
0.09921
1.00000
0.06575
0.00010
0.00663
三、用轮廓图、雷达图对主城各区数据进行表示。
1、基本操作步骤：
计量经济学实验报告多元线性回归自相关
计量经济学实验报告多元线性回归自相关 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多元线性回归自相关异方差多重共线性班级与班级代码 08国际商务1班实验室名称（或课室）实验楼910 专业国际商务任课教师刘照德学号： 043姓名：张柳文实验日期： 2011 年 06 月 23日广东商学院教务处制姓名张柳文实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
计量经济学实验报告实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重共线性模型的估计和检验方法和处理方法实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W 检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；实验原理：普通最小二乘法图形检验法 D-W检验广义差分变换加权最小二乘法 Park检验等实验步骤：首先：选择数据为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。
从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。
如下表所示：199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009实验一：多元线性回归1、将数据导入后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simple scatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。
2、进行因果关系检验在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“Grange Causality”，滞后期为2，得出如下结果：Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:14Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityED does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause EDPairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:15Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityGDP does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause GDPPairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:19Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityRPI does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause RPI从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显着。
统计专业实验-实验01-02-多元数据图和时序图(1)
实验内容
3.模拟 100 期 AR(2)模型 zt 0.6zt 1 0.3zt 2 at ，其中 at～NID(0, 0.5)； 4.模拟 100 期 MA 模型 xt at 0.65at 1 0.24at 2 ，其中 at～NID(0, 0.5) 5.对上述两模型的模拟数据用 SPSS 建立随机时间序列的序列图；
2．AR(1)模型和普通一元线性回归模型有什么区别？
AR（1）模型反映的是一期记忆性的回归模型叫作一阶自回归。普通一元线性回归 模型表达式与一阶自回归模型,他们的主要区别在于：第一，变量性质上的差异。在线 性回归中 Yi 是随机的，Xi 是同期确定性的变量，而 AR（1）中的 Yt 和 Y(t-1)都是随 机变量； 第二， 残差项上的差异。 线性回归中要求自身相互独立， 且与 Xi 也是独立的， 但与 Yi 并不独立；而自回归 AR（1）中要求与解释变量、被解释变量及自身的各期望 值都是独立的。第三、反映现象间关系性质的不同。一元线性回归是对两个变量的相 关关系的反映，而 AR（1）是对随机变量自身相关性的反映。第四、反映现象的时间 特点不同。线性回归是静态回归，而自回归是自身的动态回归。
9
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
-0.4172 -0.24422 -0.1579 -0.16181 0.693128 0.506435 0.128522 0.87224 0.26197 0.650218 0.329762 0.115343 0.782302 0.696886 0.529603 0.067997 0.317695 0.159549 -0.30835 -0.79623 -0.34318 -0.55617 0.675299 0.448995 -0.60241 -0.6989 0.179123 0.079378 -0.33653 -0.94165 -0.36448 -0.14308 0.270355 -0.15267 -0.31168 -0.04602 -0.11413 0.032839 -1.20766 -0.81296 -0.19581 1.130213 -0.04513 -1.02104 -1.84197
雷达课程设计实验报告(修改后的)
电子科技大学雷达信号产生与处理实验六组名：4组组员：邹先雄：201522020654陈大强：201522020672熊丁丁：201522020610王祥丽：201522020741李雯： 201522020764李文持：201522020755一、实验项目名称：课程设计二、实验目的：1.熟悉QuartusII的开发、调试、测试2.LFM中频信号产生与接收的实现3.LFM脉冲压缩处理的实现三、实验内容：1.输出一路中频LFM信号：T=24us，B=5Mhz，f0=30Mhz2.构造中频数字接收机（NCO）对上述信号接收3.输出接收机的基带LFM信号，采样率7.5Mhz4.输出脉冲压缩结果四、实验要求：1.波形产生DAC时钟自行确定2.接收机ADC采样时钟自行确定3.波形产生方案及相应参数自行确定4.接收机方案及相应参数自行确定五、实验环境、工具：MATLAB软件、QuartusII软件、软件仿真、计算机六、实验原理：方案总框图：系统程序仿真图（1）中频LFM 信号产生过程：LFM 信号要求为T=24us ，B=5MHz ，f0 =30MHz 。
选择采样率为75MHz 。
产生LMF 的matlab 代码如下： mhz=1e6; us=1e-6;%-----------------------波形参数----------------------------- fs=75*mhz; f0=30*mhz;B=5*mhz;T=24*us;%-----------------------波形计算------------------------------ K=B/T;Ts=1/fs;t=[0:Ts:T];lfm_if=cos(2*pi*(f0-B/2)*t+pi*K*t.^2);N=length(lfm_if);地址计数器模块：波形存储模块：数据锁存器：FIR滤波器模块：顶层文件原理图：（2）时钟产生时钟产生输入时钟选择25MHz，通过CLK核，产生75MHz的中频采样频率，和7.5MHz基带采样频率。
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经济管理学院实验报告书
实验项目:
绘制某地区2001、2002、
2003、2004年国民生产总值
的预测值和实际值的雷达图
指导教师: 韩芳
专业班级: 行政一班
小组名单: 王明霄
报告日期: 2013年5月23日
经济管理学院实验报告
实验项目 绘制某地区国民生产总值的预测值和实际值的雷达图。
实验目的 及要求 根据某地区2001、2002、2003、2004年国民生产总值的
预测值和实际值绘制预测值和实际值的雷达图。
实验步骤
（1）进入Excel，并在系统自动新建的空白工作表中输入如下表所示的数据。
2001 2002 2003 2004
预测值
900 970 1000 1300
实际值
860 990 1250 1140
（2）
选择该工作表的A1：E3单元格区域，然后选择【插入】/【图表】
菜单命令。
（3）在左侧的【图表类型】中选择“雷达图”，后在右侧的【子图表类型】
中单击选中“数据点雷达图”选项，如图1所示。
图1
（4）
单击图1所示对话框的【下一步】按钮，弹出图2所示的对话框，系
统自动将刚才选择的单元格区域设置为数据区域，将系列产生在行。
实验步骤
图2
（5）
单击图2所示的对话框【下一步】按钮，进入如图3所示的对话框。
在标题栏里写“某地区国民生产总值的预测值和实际值”。
图3
（6）单击3所示的对话框【下一步】按钮，进入如图4所示的对话框。
图4
（7）
在对话框中按照默认设置选中【作为其中的对象插入】单选按钮，然后单
击【完成】。
实验结果
某地区国民生产总值的预测值和实际值
0500100015002001200220032004
预测值
实际值
实验成绩
指导教师：韩芳
2013年5月23日