统计学研究报告分析案例
大学生统计学调查报告范文(共6篇)
大学生统计学调查报告范文第1篇《Mind on statistics(英文版)》 BrooksCole出版社只需要高中的数学水平，统计的扫盲书。
有一句话影响很深： Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, it\'s just the material and tools but not the house itself。
《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版)》 Cengage Learning ，Inc出版社看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。
这本书理念很好，讲了很多新的东西，把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。
Amazon上有书评。
《统计学》David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译中国统计出版社据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。
整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。
《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》中国统计出版社和上面那本是一个系列的。
老外的书都挺有意思的。
《探索性数据分析》中国统计出版社和第一本是一个系列的。
大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。
《Business Statistics a decision making approach(影印版)》中国统计出版社在实务中很实用的东西，虽然往往为数理统计的老师所不屑《应用线性回归》中国统计出版社还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。
看看里面对于偏回归系数的说明，绝对是大开眼界啊!非常精彩的书《Logistics回归模型――方法与应用》王济川郭志刚高等教育出版社不多的国内的经典统计教材。
多元统计分析案例教学范文
Ⅰ．正文浙江省十一城市综合实力统计分析：基于2008年经济数据摘要:本文根据中国城市经济发展研究中心提出的城市综合经济实力和区域的概念，并利用经济学原理以及2008年各城市社会经济发展状况的截面数据，就浙江省11市的经济数据进行分析。
首先建立了评价的指标体系，其次，分别采用加权平均法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法对浙江省根据行政区域划分的11个市的综合经济实力进行了全面的评价和比较，并在此基础上提出了促进浙江各市经济协调发展、共同进步的相关措施。
关键词：城市经济加权平均主成分分析因子分析聚类分析Analysis of Comprehensive Economic Strength of Eleven Cities of Zhejiang Province: Based onEconomic Data in 2008Abstract：This paper focuses on the economic data analysis of 11 cities of Zhejiang Province based on the concept of comprehensive economic strength, urban areas economic by City Economic Development Center in China, principles of economics and the economic development sectional data of various cities in 2008. An index system of the evaluation is estab lished at first; then using the methods of Weighted average, Principal Component Analysis, Factor Analysis and Cluster Analysis, the comprehensive economic strength of the 11 cities divided by the regional administration in Zhejiang Province are evaluated and compared. And finally, some measure, which may potentially promote coordinated economic development and common progress are proposed.Keywords：Urban economy; Weighted average; Principal Component Analysis; Factor Analysis; Cluster Analysis正文目录一引言........................................................... I-4 二经济实力分析评价方法........................................... I-5 （一）多元统计分析的涵义...................................... I-5 （二）主成分分析法............................................ I-61 主成分分析法的原理及优点............................... I-62 主成分分析法的算法步骤....................... ..... I-7（1）原始数据的标准化...................... .... . I-7（2）求指标数据的相关矩阵............................ I-8（3）求相关矩阵R的特征根向量，确定主成分........... I-8（4）求方差贡献率，确定主成分个数................... I-8（5）对k个主成分进行综合评价........................ I-83 因子分析模型的建立及分析............................... I-94聚类分析.............................................. I-10 （1）聚类分析的概念................................. I-10（2）聚类分析的相关理论............................. I-10（3）聚类分析的主要步骤............................. I-11（4）数据的标准化................................... I-11（5）相似性测度..................................... I-11 三浙江省各地区的经济实力分析.................................... I-12 （一）加权算术平均法......................................... I-13 （二）主成分分析法........................................... I-14 （三）因子分析法............................................. I-16 （四）聚类分析............................................... I-18 四模型分析和结果讨论............................................ I-22 五结束语........................................................ I-24 六致谢.......................................................... I-25 七参考文献...................................................... I-26一、引言以区域的概念来讨论经济发展是一种很有效的方法。
医学统计学的实训报告
一、实习背景随着医学科学的不断发展，医学统计学在医学研究、临床实践和公共卫生领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高我们的统计学素养，增强实际应用能力，我们选择了医学统计学作为实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，掌握医学统计学的基本原理和方法，提高数据分析和处理能力。
二、实习目的1. 了解医学统计学的基本概念、原理和方法。
2. 掌握医学统计数据的收集、整理和分析方法。
3. 学会运用统计学方法对医学问题进行定量分析。
4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实习内容1. 绪论首先，我们学习了医学统计学的基本概念、原理和方法，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、方差分析等。
通过学习，我们了解了统计学在医学研究中的应用价值。
2. 描述性统计描述性统计是统计学的基础，主要包括集中趋势和离散趋势的度量。
我们学习了均值、中位数、众数、方差、标准差等指标的计算方法，并运用SPSS软件对实际数据进行分析。
3. 推断性统计推断性统计是对总体参数进行估计和假设检验的过程。
我们学习了t检验、卡方检验、方差分析等假设检验方法，并通过实际案例进行分析。
4. 实际案例分析在实习过程中，我们选取了以下案例进行分析：案例一：某医院对100名高血压患者进行药物治疗前后血压变化情况进行统计分析。
案例二：某市对500名儿童进行视力检查，分析儿童视力不良的原因。
通过对以上案例的分析，我们掌握了医学统计学的实际应用方法。
5. 实践操作在实训过程中，我们运用SPSS软件对实际数据进行分析，包括描述性统计、t检验、卡方检验等。
通过实践操作，我们熟悉了SPSS软件的使用方法，提高了数据分析和处理能力。
四、实习成果1. 掌握了医学统计学的基本概念、原理和方法。
2. 学会了运用统计学方法对医学问题进行定量分析。
3. 提高了数据分析和处理能力。
4. 培养了团队合作精神和实际操作能力。
五、实习体会通过本次医学统计学实训，我深刻认识到统计学在医学研究中的重要性。
统计学课程分析报告-韩大平
《统计学》课程分析报告一、课程定位（一）课程地位《统计学》是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
《统计学》课程属于专业基础课，是教育部确定的高等院校经济、管理类各专业的必修核心课程之一，也是我校国际经济与贸易专业确定的专业基础课。
（二）课程性质课程性质专业基础课，也是必修课程开设学期第四学期学时学分 72学时，3学分（三）关联课程前置课程高等数学微观经济学宏观经济学概率论与数理统计后续课程计量经济学数理统计尽管强调应用性,但是它本身还是一门数学学科,重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用（四）课程作用有助于分析研究社会经济现象总体的数量特征和数量关系有助于分析研究社会经济现象发展变化规律，为预测未来和科学决策提供依据为后续课程的学习奠定基础（五）课程目标通过系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用，通过本课程的学习，使学生能够掌握统计学的基本理论与基本方法，树立定量分析的基本观念，理论联系实际，培养学生运用统计方法解决实际问题的能力，同时为今后进一步学习相关课程奠定基础。
二、教材选择和参考资料（一）教材选择中国人民大学出版社《统计学》贾俊平何晓群金勇进（二）参考资料第一章1.孙静娟，统计学.清华大学出版社.2009年2.中华人民共和国统计局。
.3.莫日达《中国古代统计思想史》统计出版社 2012年。
第二章1.金勇进《抽样技术》中国人大出版社 2015年2.郑章元《应用概率统计》南京市大出版社 1999年3.柯惠新《调查研究中的统计分析方法》中国传媒大学出版社 2014年4.[美]L.Kish 《Survey Sampling》中国统计出版社 1997年第三章1.《中国统计》2.《统计教育》第四章1.《新中国五十年统计统计资料汇编》中国统计出版社2. 李国岚《教育评价与统计》科学出版社3. 中华人民共和国统计局。
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
统计学实验报告
统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。
有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。
（2）直接数据的搜集。
直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。
统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。
2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
数据录入既要讲究效率，又要保证质量。
3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。
在选中需排序区域数据后，点击“升序排列“（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。
6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。
这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。
这一列考试成绩就是data_array。
Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。
在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。
统计学实验报告_模板
西南科技大学经济管理学院统计学实验报告姓名：学号：班级：统计学实验报告姓名：学号：班级：成绩：一、实验步骤总结成绩：<一>、数据的搜集与整理（一）数据的搜集统计数据主要来源于两种渠道：一种是来源于别人的调查或实验数据，称为间接数据；另一种是来源于科学实验或者直接的调查数据，称为直接数据。
（二）数据的整理利用Excel对搜集的数据进行整理，使数据系统化、科学化、并建立数据库和数据文件。
下面举例说明数据搜集和整理的实验步骤：例1：查询北京市2008年的人口数。
（数据的搜集）查询2009年北京统计年鉴，可通过纸质年鉴，也可以通过网络获取。
如果通过网络获取，步骤如下：第一步：浏览器中输入地址/，进入北京统计信息网；第二步：选择“统计数据——年度数据”，在年度选择下拉框中选择2009年，点击查询，进入北京市2009年度统计年鉴，第三步：在年鉴中点击“3-1人口状况（1978-2008年）”，第四步：查询得到北京市2008年常住人口1695.0万人，户籍人口1229.9万人。
例2：大学生生活费收支状况调查（1）数据的编码，编码是对数据进行初步分组和确定数字代码的过程。
（2）数据的录入，数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
（3）数据文件的导入，Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
（4）数据的筛选数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel 中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
（6）数据的分组数据分组是将数据整理形成汇总表或频数分布表的过程。
（5）数据的排序数据的排序是将数据的次序排列整理并显示出来的过程。
7）数据文件的保存保存经过初步处理的Excel数据文件。
一元线性回归分析研究实验报告
一元线性回归分析研究实验报告一元线性回归分析研究实验报告一、引言一元线性回归分析是一种基本的统计学方法，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。
本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，并对所得数据进行统计分析和解读。
二、实验目的本实验的主要目的是：1.学习和掌握一元线性回归分析的基本原理和方法；2.分析两个变量之间的线性关系；3.对所得数据进行统计推断，为后续研究提供参考。
三、实验原理一元线性回归分析是一种基于最小二乘法的统计方法，通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。
该直线通过使实际数据点和拟合直线之间的残差平方和最小化来获得。
在数学模型中，假设因变量y和自变量x之间的关系可以用一条直线表示，即y = β0 + β1x + ε。
其中，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
四、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，确保数据的准确性和可靠性；2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化；3.绘制散点图：通过散点图观察两个变量之间的趋势和关系；4.模型建立：使用最小二乘法拟合一元线性回归模型，计算模型的参数；5.模型评估：通过统计指标（如R2、p值等）对模型进行评估；6.误差分析：分析误差项ε，了解模型的可靠性和预测能力；7.结果解释：根据统计指标和误差分析结果，对所得数据进行解释和解读。
五、实验结果假设我们收集到的数据集如下：经过数据预处理和散点图绘制，我们发现因变量y和自变量x之间存在明显的线性关系。
以下是使用最小二乘法拟合的回归模型：y = 1.2 + 0.8x模型的R2值为0.91，说明该模型能够解释因变量y的91%的变异。
此外，p 值小于0.05，说明我们可以在95%的置信水平下认为该模型是显著的。
误差项ε的方差为0.4，说明模型的预测误差为0.4。
这表明模型具有一定的可靠性和预测能力。
六、实验总结通过本实验，我们掌握了一元线性回归分析的基本原理和方法，并对两个变量之间的关系进行了探讨。
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统计学研究报告分析案例
案例名称：统计学研究报告分析案例 - 销售数据分析
背景：
一家电子零售公司想要分析其销售数据，以了解产品销售情况、市场趋势和消费者行为。
为此，他们收集了过去一年的销售数据，包括销售额、商品类别、客户地理位置等。
问题：
公司希望找出以下几个问题的答案：
1. 哪些商品是最畅销的，销售额最高的？
2. 不同商品类别的销售额分布如何？
3. 哪个地理位置的销售额最高？
4. 哪个季度的销售额最高？
方法：
为了回答这些问题，使用了一系列统计学方法和分析工具，包括：
1. 描述性统计分析：计算销售数据的平均值、中位数、标准差等，以了解销售额的整体分布和变异性。
2. 数据可视化：绘制销售额、商品类别、地理位置等的图表和图形，展示数据的分布和趋势。
3. 统计推断：应用统计方法对样本数据进行推断，以了解总体的销售情况。
结果：
1. 根据分析结果，商品A是最畅销的，其销售额最高，占总销售额的30%。
2. 销售额最高的商品类别是电子产品，占总销售额的40%。
其次是家居用品和服装鞋帽。
3. 销售额最高的地理位置是城市A，其销售额占总销售额的20%。
4. 第四季度的销售额最高，占总销售额的35%。
其次是第二季度和第三季度。
结论：
通过这个案例分析，电子零售公司可以得出以下结论：
1. 商品A是最畅销的，可以进一步加大该商品的促销力度。
2. 电子产品是重要的销售类别，应该加大市场推广力度。
3. 城市A的市场潜力较高，可以考虑进一步扩大该地区的销售网络。
4. 第四季度是销售额最高的季度，可以在此时增加库存和销售策略。
通过统计学研究报告的分析，电子零售公司可以更好地了解销售情况和市场趋势，从而做出更准确的业务决策。