统计学实验报告
1 统计学实验报告 2
实验一：数据特征的描述 实验内容包括：众数、中位数、均值、方差、标准差、峰度、偏态等实验资料：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 54 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44
实验步骤：
(一)众数 第一步：将50个户的用电数据输入A1：A50单元格。 第二步：然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A50）”，回车后即可得众数。 (二)中位数 仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A50）”，回车后得中位数。 (三)算术平均数 单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A50）”，回车后得算术平均数。 (四)标准差 单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A50）”，回车后得标准差。 故实验结果如下图所示： 3
上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。
实验二：制作统计图 实验内容包括： 1. 直方图：用实验一资料 2. 折线图、柱状图（条形图）、散点图：自编一时间序列数据，不少于10个。 3. 圆形图：自编有关反映现象结构的数据，不少于3个。 实验资料：1.直方图所用数据：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 54 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44
2. 折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图所用数据：
2005年至2014年各年GDP总量统计如下： 年份 GDP (亿元） 2005 184575.8 2006 217246.6 2007 268631 2008 318736.1 2009 345046.4 2010 407137.8 2011 479576.1 2012 532872.1 2013 583196.7 2014 634043.4
实验步骤： 4
(一) 直方图 第一步：选择“插入”，选择“直方图”，把A2：A51选定框内，单击确定，就得到了如下图结果：
(二) 折线图 第一步：将实验资料二的数据输入A1：C11单元格。 第二步：选择“插入”，选择“折线图”，把A1：C11选定框内，单击确定，就得到了如下图结果：
(三) 条形图 第一步：选择“插入”，选择“条形图”，把A1：C11选定框内，单击确定，就得到了如下图结果： 5
(四) 散点图 第一步：选择“插入”，选择“散点图”，把A1：C11选定框内，单击确定，就得到了如下图结果：
（五）圆形图 第一步：选择“插入”，选择“散点图”，把A1：C11选定框内，单击确定，就得到了如下图结果： 6
实验三：时间序列 实验内容包括： 1.环比发展速度、定基发展速度、平均发展速度 2.长期趋势（四项移动平均法） 3季节指数（趋势剔除法） 实验资料：1.1995-2001年河北省国内生产总值资料如下：
2.某企业开业来5年的各季度销售收入： 年份国内生产总值（亿1995.002849.521996.003452.971997.003953.781998.004256.011999.004596.192000.005088.962001.005577.787
实验步骤： （一）测定增长量和平均增长量 第一步：在A列输入年份，在B列输入资料1中的国内生产总值数据。 第二步：计算逐期增长量：在C3中输入公式：=B3-B2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C8区域。 第三步：计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，并用鼠标拖曳公式复制到D3：D8区域。 第四步：计算平均增长量（水平法）：在B10中输入公式：=（B8-B2）/5，按回车键，即可得到平均增长量。 （二）测定发展速度和平均发展速度 第一步：在A列输入年份，在B列输入资料1中国内生产总值数据。 第二步：计算定基发展速度：在F3中输入公式：=B3/$B$2，并用鼠标拖曳将公式复制到F3：F8区域。 第三步：计算环比发展速度：在E3中输入公式：=B3/B2，并用鼠标拖曳将公式复制到E3：E8区域。 第四步：计算平均发展速度（水平法）：选中F10单元格，单击插入菜单，选择函数选项，出现插入函数对话框后，选择GEOMEAN（返回几何平均值）函数，在数值区域中输入E3：E8即可,下图为上述计算结果：
年份季别销售收入第1年1.005062.004733.005424.00546第2年1.007892.005853.006154.00222第3年1.002212.007653.009094.00787第4年1.006532.009113.001104.00123第5年1.006762.004543.009194.003278 （三）长期趋势 第一步：进入EXCEL工作表，按列输入时间序号和资料2中的时间数列数据。通常将时间t放在A列，数据放B列和C列。在数据右边留出足够空间输出移动平均的结果。 第二步：从工具菜单中选择数据分析，再选择“移动平均”“确定”，出现该对话框，对各项进行选择。 其中，输入区域的确定可用光标的拖拉选定方式，选中B列，注意应包含数据列标志的名称的单元格。输出区域一般选紧贴原时间数列右边一列左上方的单元格。 第三步：在“间隔”中输入平均间隔跨度，一般只适用于奇数项移动平均，若进行偶数项移动平均，还需要再做一次间隔跨度为2 的移动平均才能完成（可采用Average函数对一次平均的结果再做一次移动平均）。注意：输出的新时间序列应从D8开始，所以还应该把数据上移至D8。最后，利用前面的制作图表的方法把原时间序列和二次平均后得到的新数列表现在一张图表中，进行比较分析，其结果如下图：
（四）季节变动 第一步：输入资料2中的有关销售收入的数据。 第二步：计算四项移动平均：在D3中输入“=SUM（C2：C4）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D19区域。 第三步：计算趋势值（即二项移动平均）T：在F4中输入“=（D3+D4）/2”，并用鼠标拖曳将公式复制到F4：F19区域。 第四步：剔除长期趋势，即计算Y/T：在G4中输入“=C4/F4”，并用鼠标拖曳将公式复制到G4：G19区域。 9
第五步：重新排列F4：F19区域中的数字，使同季的数字位于一列，共排成四列。 第六步：计算各年同季平均数：在B29单元格中输入公式：=average(B25:B28)；在C29中输入公式=average(C25:C28)；在D29中输入公式=average(D24:27)；在E29中输入公式=average(E24:E27)。 第七步：计算调整系数：在B31中输入公式：=4/sum(B29:E29) 第八步：计算季节比率：在B30中输入公式：=B29*$B$31，并用鼠标拖曳将公式复制到单元格区域B30：E30，就可以得到季节比率的值，其结果如下：
实验四：抽样估计 实验内容包括：平均误差、极限误差、区间估计等 以实验一资料为样本数据，按以下步骤进行： 10
n 均值 标准差 平均误差 概率（1-a） 自由度（n-1） t值 极限误差 区间差上限 区间下限
实验步骤： 第一步：把实验1中的数据输入到A2：A50单元格。 第二步：在C2中输入公式“=COUNT（A2：A50）”，C3中输入“=AVERAGE（A2：A50）”，在C4中输入“STDEV（A2：A50）”，在C5中输入“=C4/SQRT（C2）”，在C6中输入0.90，在C7中输入“=C2-1”，在C8中输入“=TINV（1-C6，C7）”，在C9中输入“=C8*C5”，在C10中输入“=C3-C9”，在C11中输入“=C3+C9”。在输入每一个公式回车后，便可得到上面的结果，从上面的结果我们可以知道，客户平均消费额的置信下限为109.7152692，置信上限为56.44473082，其结果如下：
实验五：相关与回归 实验内容包括：1.相关系数. 2.一元线性回归 11
要求：自编两个变量的有关数据，不少于10个。 实验资料：随机抽取的10名学生身高，体重数据如下：
实验步骤： （一）相关系数 利用函数计算相关系数 在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，这里我们介绍用CORREL函数计算相关系数： 第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。 第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果为0.22739，如图所示：
（二）一元线性回归 第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归。 第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入
学生身高 cm 体重 kg1187622177713186694156615164736162527191738173639188521016954
统计学实验报告
一、实验目的1. 掌握统计学的基本概念和原理。
2. 熟悉统计软件的使用方法，如SPSS、Excel等。
3. 学习描述性统计、推断性统计等方法在数据分析中的应用。
4. 提高对数据分析和解释的能力。
二、实验内容本次实验分为以下四个部分：1. 描述性统计2. 推断性统计3. 统计软件应用4. 数据分析和解释三、实验步骤1. 描述性统计（1）收集数据：本次实验采用随机抽取的方式收集了某班级50名学生的数学成绩作为样本数据。
（2）数据整理：将收集到的数据录入SPSS软件，进行数据整理。
（3）计算描述性统计量：计算样本的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等。
（4）结果分析：根据计算结果，分析该班级学生的数学成绩分布情况。
2. 推断性统计（1）假设检验：假设该班级学生的数学成绩总体均值等于60分，进行t检验。
（2）方差分析：将学生按性别分组，比较两组学生的数学成绩差异。
（3）回归分析：以学生的数学成绩为因变量，其他相关因素（如学习时间、学习方法等）为自变量，进行回归分析。
3. 统计软件应用（1）SPSS软件：使用SPSS软件进行数据整理、描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析。
（2）Excel软件：使用Excel软件绘制统计图表，如直方图、散点图、饼图等。
4. 数据分析和解释（1）描述性统计结果分析：从样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标可以看出，该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
（2）推断性统计结果分析：假设检验结果显示，该班级学生的数学成绩总体均值与60分无显著差异；方差分析结果显示，男女学生在数学成绩上无显著差异；回归分析结果显示，学习时间对学生的数学成绩有显著影响。
四、实验结果1. 描述性统计：样本数据的均值、标准差、最大值、最小值、中位数、众数等指标。
2. 推断性统计：假设检验、方差分析和回归分析的结果。
3. 统计图表：直方图、散点图、饼图等。
五、实验结论1. 该班级学生的数学成绩整体水平较高，但成绩分布不均。
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。
统计描述分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过统计描述分析，对一组实验数据进行分析，了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为后续的数据分析和决策提供依据。
二、实验背景在某项实验中，我们收集了一组实验数据，包括实验对象的年龄、性别、实验结果等。
为了更好地了解这些数据，我们需要对其进行统计描述分析。
三、实验方法1. 数据收集：通过实验收集实验对象的年龄、性别、实验结果等数据。
2. 数据整理：将收集到的数据进行整理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：采用统计描述分析方法，对数据进行描述性统计分析。
四、实验结果1. 数据分布情况（1）年龄分布：根据实验数据，将年龄分为以下几个区间：18-25岁、26-35岁、36-45岁、46-55岁、56岁以上。
统计各年龄区间的频数和频率，结果如下：年龄区间频数频率18-25岁 10 20.0%26-35岁 20 40.0%36-45岁 15 30.0%46-55岁 5 10.0%56岁以上 5 10.0%（2）性别分布：统计男女实验对象的频数和频率，结果如下：性别频数频率男 30 60.0%女 20 40.0%2. 集中趋势（1）年龄集中趋势：计算平均年龄、中位数和众数，结果如下：平均年龄：32.5岁中位数：35岁众数：35岁（2）实验结果集中趋势：计算实验结果的平均数、中位数和众数，结果如下：平均实验结果：85分中位数：86分众数：86分3. 离散程度（1）年龄离散程度：计算标准差和极差，结果如下：标准差：5.5岁极差：38岁（2）实验结果离散程度：计算标准差和极差，结果如下：标准差：4.2分极差：10分五、实验结论1. 年龄分布较为均匀，主要集中在26-35岁年龄段。
2. 男性实验对象占比60.0%，女性实验对象占比40.0%。
3. 实验对象的平均年龄为32.5岁，中位数为35岁，众数为35岁。
4. 实验结果的平均分为85分，中位数为86分，众数为86分。
5. 年龄和实验结果的离散程度相对较小，说明实验结果较为稳定。
《统计学》上机实验报告(一)
《统计学》实验报告一姓名：王璐专业：财政学（税收方向）学号：2010128107日期：2012年10 月9 日地点：实验中心701实验项目一描述性统计、区间估计在EXCEL里的实现一、实验目的1、掌握利用EXCEL菜单进行数据的预处理；2、掌握利用EXCEL进行描述性统计；3、掌握利用EXCEL进行区间估计。
二、实验要求1、EXCEL环境与数据预处理的操作；2、描述性统计，包括统计图表的绘制；数据分组处理；集中趋势描述、离散程度描述、分布形状描述。
3、区间估计，包括总体均值、总体比例、总体方差的区间估计计算。
三、实验内容（一）分类数据的描述性统计实验数据：餐厅服务质量和价位评价.XLS顾客服务质量评价的频数表（按性别分）、条形图、饼图（二）数值性数据的描述性统计实验数据：城乡居民储蓄数据.XLS随着生活水平的逐渐提高，居民的储蓄存款也在日益增加，数据2.XLS是自1990年~2006年城乡居民人民币储蓄存款额，储蓄存款包括定期和活期（单位：元）。
利用EXCEL，对数据2.XLS作如下分析：1、城乡居民人民币活期存款的众数、中位数和均值是多少？2、城乡居民人民币定期存款的方差和标准差是多少？3、定期存款和活期存款相比，哪种数据的变动性更大？（三）总体参数的区间估计1、成绩分析。
实验数据：期末成绩.XLS1假设学生的各门期末考试成绩均服从正态分布，选定一门课程，并给出该门课程平均成绩的置信水平为95%的区间估计。
2、顾客满意度分析。
某超市为了了解顾客对其服务的满意度，随机抽取了其会员中的50个样品进行电话调查，如果有38个顾客对此超市的服务表示满意，试求对该超市服务满意的顾客比例的95%置信区间。
四、实验结果（一）分类数据的描述性统计Ａ顾客服务质量评价频数表（按性别分）评价等级男女极好45 21很好98 52好49 35一般20 11差9 10Ｂ条形图C．饼状图2（二）数值性数据的描述性统计解答：1.众数：无中位数：11615.9 均值：18553.592.方差：887955495.60 标准差：29798.583．活期存款的离散系数＝标准差/均值=0.963602定期存款的离散系数＝标准差/均值=0.696094因为0.963602>0.696094 所以，活期存款的变动性更大（三）总体参数的区间估计解答：1.根据区间估计的计算公式：均值±半径由题可得，均值＝71.89474，半径＝1.312076，得出最终结果，置信区间为：(70.5827,73.2068)2.根据总体比例的区间估计公式：比例±半径由题可得，比例 p＝38/50=0.76，半径＝0.1184 ,得出最终结果，置信区间为：（0.6416，0.8784）五、实验心得我个人认为自己的动手能力比较差，所以在做上机实验前，心里略有担心。
统计学实验报告范文
统计学实验报告范文统计学实验报告范文统计学实验报告范文1：实验课程：指导教师：专业班级：学生姓名：学生学号：统计学实验A 陈正伟 13统计冯瑞 201X121110 _通过统计学A. 实习工作应该与专业对口，锻炼自己的专业素养B. 无所谓，只要能学到东西就好5.您认为实习与第一份工作有关系吗?A. 有关，很多人就是在实习单位就业的B. 有关，实习经历对找工作帮助很大C. 没什么关系，帮助不大 D不好说，这个问题得因人而异对以上问题的调查数据进行图形分析：1.调查对象的男女比例由以上饼状图可以看出调查对象男生比例远远高于女生比例调查对象的专业分布由上条形图可以看出调查对象的专业分布多样，分布不均，具有抽样调查的普遍性。
3.调查对象的实习工作与所学专业的关系4.调查对象认为实习工作与专业对口之间的关系是5.调查对象认为实习与第一份工作是否有关系七、数据分析及结论：从数据和图表中得出共102个人填写了调查问卷，其中女生较少，男生较多。
工商管理、国贸、会计、经济学这几大热门专业人数较多，数据相对而言比较有代表性。
从3~5题问题的数据中我们可以看出大学生的专业性并不强，对专业的认识也不深，相当一部分人认为其所从事的工作与专业并没有多大的联系，有49%的人对实习工作与专业是否对口持无所谓的态度，有50%的人认为实习工作与将来第一份工作联系不大，甚至没有关系。
大学生工作与专业不对口是当前社会存在的普遍现象。
调查已及查询的资料发现大学生专业不对口的主要原因有：1.企业奢侈用人、短期效应的原因，学校的教育体制及课程体系的原因，3.社会没有建立有效机制的原因。
我国学校教育体制结构存在不合理性。
我国是世界上人口最多的国家，劳动力过剩的情况严重，大学生就业一直是一个严重的社会问题。
随着高等教育的迅速发展，曾使这一问题在1999年 201X年暂时得到了缓解，但这仅仅是治标不治本的方法。
几年后随着扩招批次学生的毕业，大量毕业生涌入社会，积累下的矛盾更加严重地暴露出来，高校毕业生总量逐年大幅增加与社会实际有效需求的增长远远滞后的矛盾成为当今社会就业问题的主要矛盾，于是形成了前所未有的大学生就业压力专业林立、课程体系不完善等现象在当今大学内极其普遍，一些学校甚至没有考虑增设专业未来就业情况，只是为了扩大学校规模，这在客观上，不仅影响了教育整体效益的发挥，也导致了越来越多大学生就业不对口的现象。
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。
实验报告-统计学——武科大
管理学院实验报告书学号姓名同组者指导老师专业班级实验日期课程名称管理统计学实验名称Excel在统计学中的应用实验报告具体内容一般应包括：一、实验目的和要求;二、主要仪器设备(软件);三、实验内容及实验数据记录;四、问题与建议实验名称1 Excel环境下描述统计量的计算及统计图的制作；利用Excel提供的统计函数计算概率值。
1.实验目的和要求（1）学习如何计算最大最小值、中位数、众数、均值、标准差等描述统计量；（2）学习如何绘制折线图、直方图、饼图等统计图;（3）学习利用Excel提供的统计函数计算二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等概率值。
2.主要仪器设备（软件）实验硬件：PC机实验软件：Windows操作系统、Microsoft Office2003软件3.实验内容及步骤Ⅰ实验内容1、计算教材43页的表2.19最大最小值、中位数、众数、均值、标准差。
2、根据下表分别绘制折线图、直方图、饼图。
3、计算二项分布的概率值。
例：已知一批产品的次品率为4%，从中又放回地抽取5个。
求五个产品中恰好有一个次品的概率。
4、计算泊松分布的概率值。
例：假定某航空公司订票处平均每小时接到42次订票电话，那么十分钟恰好接到6次电话的概率。
5、计算指数分布的概率值。
例：假定某加油站在一辆汽车到达之后等待下一辆汽车到达所需要的时间X（单位：分钟）服从参数为1/5的指数分布，如果现在正好有一辆汽车刚刚到站加油，试求下一辆汽车到站前需要等待五分钟以上的概率。
6、计算正态分布的概率值。
例：假定某公司职员每周的加班津贴服从均值为50元、标准差为10元的正态分布，那么全公司中有多少比例的职员每周的加班津贴会超过70元。
Ⅱ实验步骤1、第1步：在excel中输入表格数据。
第2步：进入excel表格界面，将鼠标停留在某一空白单元格。
第3步：在excel表格界面中，直接点击“f(x)”命令。
第4步：a.在复选框“函数分类”中点击“统计”选项，并在“函数名”中点击“MAX”，得到最大值为“97”。
统计学实验报告
统计实验一：数据的整理与显示一、实验目的及要求(一)目的⑴掌握EXCEL用于数据预处理的基本菜单操作及命令；⑵掌握EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。
⑶能够根据实际中的数据特点选择最优的图形进行数据的展示。
(二)内容及要求1为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100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book3.01。
要求：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。
B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C21978～2009年我国的国内生产总值数据如下(按当年价格计算，单位：亿元)见3.11。
1)制第一、二、三产业国内生产总值的线图；2)根据2009年的国内生产总值及其构成数据制图分析其构成状况.本表按当年价格计算。
单位：亿元年份国民国内生产人均国内总收入总值第一产业第二产业第三产业生产总值工业建筑业(元)1978 3645.2 3645.2 1027.5 1745.2 1607.0 138.2 872.5 381 1979 4062.6 4062.6 1270.2 1913.5 1769.7 143.8 878.9 419 1980 4545.6 4545.6 1371.6 2192.0 1996.5 195.5 982.0 463 1981 4889.5 4891.6 1559.5 2255.5 2048.4 207.1 1076.6 492 1982 5330.5 5323.4 1777.4 2383.0 2162.3 220.7 1163.0 528 1983 5985.6 5962.7 1978.4 2646.2 2375.6 270.6 1338.1 583 1984 7243.8 7208.1 2316.1 3105.7 2789.0 316.7 1786.3 695 1985 9040.7 9016.0 2564.4 3866.6 3448.7 417.9 2585.0 8581986 10274.4 10275.2 2788.7 4492.7 3967.0 525.7 2993.8 963 1987 12050.6 12058.6 3233.0 5251.6 4585.8 665.8 3574.0 1112 1988 15036.8 15042.8 3865.4 6587.2 5777.2 810.0 4590.3 1366 1989 17000.9 16992.3 4265.9 7278.0 6484.0 794.0 5448.4 1519 1990 18718.3 18667.8 5062.0 7717.4 6858.0 859.4 5888.4 1644 1991 21826.2 21781.5 5342.2 9102.2 8087.1 1015.1 7337.1 1893 1992 26937.3 26923.5 5866.6 11699.5 10284.5 1415.0 9357.4 2311 1993 35260.0 35333.9 6963.8 16454.4 14188.0 2266.5 11915.7 2998 1994 48108.5 48197.9 9572.7 22445.4 19480.7 2964.7 16179.8 4044 1995 59810.5 60793.7 12135.8 28679.5 24950.6 3728.8 19978.5 5046 1996 70142.5 71176.6 14015.4 33835.0 29447.6 4387.4 23326.2 5846 1997 78060.8 78973.0 14441.9 37543.0 32921.4 4621.6 26988.1 6420 1998 83024.3 84402.3 14817.6 39004.2 34018.4 4985.8 30580.5 6796 1999 88479.2 89677.1 14770.0 41033.6 35861.5 5172.1 33873.4 7159 2000 98000.5 99214.6 14944.7 45555.9 40033.6 5522.3 38714.0 7858 2001 108068.2 109655.2 15781.3 49512.3 43580.6 5931.7 44361.6 8622 2002 119095.7 120332.7 16537.0 53896.8 47431.3 6465.5 49898.9 9398 2003 135174.0 135822.8 17381.7 62436.3 54945.5 7490.8 56004.7 10542 2004 159586.7 159878.3 21412.7 73904.3 65210.0 8694.3 64561.3 12336 2005 185808.6 184937.4 22420.0 87598.1 77230.8 10367.3 74919.3 14185 2006 217522.7 216314.4 24040.0 103719.5 91310.9 12408.6 88554.9 16500 2007 267763.7 265810.3 28627.0 125831.4 110534.9 15296.5 111351.9 20169 2008 316228.8 314045.4 33702.0 149003.4 130260.2 18743.2 131340.0 23708 2009 343464.7 340506.9 35226.0 157638.8 135239.9 22398.8 147642.1 255753.表格数据为一公司在英美两国分公司销售人员获得的全年订单情况，见book3.12。
生物统计学实验报告T检验
生物统计学实验报告T检验T检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验经常被用于比较实验组和对照组在某个特定变量上的差异，以确定是否存在显著差异。
T检验的基本原理是通过计算两个样本的均值和方差，然后应用统计学中的t分布来判断两个样本均值是否有显著差异。
在进行T检验之前，需要明确以下几个方面的内容：假设检验的零假设和备择假设、显著性水平、检验的类型（单尾检验或双尾检验）以及样本数据的收集和处理。
在进行T检验时，首先要设定零假设与备择假设。
零假设表示两个样本均值无显著差异，备择假设则表示两个样本均值存在显著差异。
接下来要设定显著性水平，通常使用的显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，认为存在显著差异。
然后要确定T检验的类型，通常分为单尾检验和双尾检验。
单尾检验适用于预测两个样本均值的相对大小，而双尾检验适用于预测两个样本均值是否存在显著差异。
在进行T检验之前，还需要选择合适的T检验方法，主要有独立样本T检验和配对样本T检验，根据实验设计的不同选择相应的方法。
当以上设定完成后，需要收集实验数据，并计算两个样本的均值和方差。
接下来根据公式计算出T值，并据此计算出p值。
最后，根据p值与设定的显著性水平进行比较，判断两个样本均值是否存在显著差异。
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则接受零假设，认为两个样本均值无显著差异。
总之，T检验是一种常用的比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验可以帮助我们分析实验组和对照组在某个特定变量上是否存在显著差异，从而验证实验的有效性。
然而，在进行T检验之前，需要明确假设检验的设定、显著性水平和检验类型，并正确收集和处理实验数据，以获得准确的结果。
统计学实验报告
统计学实验报告实验目的，通过统计学实验，掌握和运用统计学的基本方法和技巧，提高数据处理和分析的能力。
实验内容，本次实验内容主要包括描述统计学和推断统计学两部分。
在描述统计学部分，我们将学习如何利用图表和数字来描述数据的特征，包括均值、中位数、众数、标准差等。
在推断统计学部分，我们将学习如何通过样本推断总体特征，并进行假设检验等内容。
实验步骤：1. 收集数据，首先，我们需要收集一组相关数据，可以是实际调查所得，也可以是已有的数据集。
2. 描述统计学分析，利用所收集的数据，进行描述统计学分析，包括计算数据的中心趋势和离散程度，并绘制相应的图表。
3. 推断统计学分析，在描述统计学的基础上，进行推断统计学的分析，包括构建置信区间、进行假设检验等。
4. 结果解释，最后，根据实验结果，进行数据分析和解释，得出相应的结论。
实验结果：通过本次实验，我们得出了以下结论：1. 数据的中心趋势，根据计算得出的均值和中位数，我们发现数据的中心大致在某个特定数值附近。
2. 数据的离散程度，通过计算标准差等指标，我们可以评估数据的离散程度，从而了解数据的分布情况。
3. 置信区间和假设检验，我们利用推断统计学的方法，构建了置信区间，并进行了相应的假设检验，从而对总体特征进行了推断。
结论，通过本次实验，我们不仅掌握了统计学的基本方法和技巧，还提高了数据处理和分析的能力。
统计学在实际生活和工作中有着广泛的应用，通过学习和实践，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和问题解决提供有力支持。
总结，本次实验对我们来说是一次很好的学习和实践机会，通过实际操作和分析，我们不仅加深了对统计学理论知识的理解，还提高了数据处理和分析的能力。
希望通过今后的学习和实践，我们能够更好地运用统计学知识，为实际工作和生活中的问题提供更科学的分析和解决方案。
以上就是本次统计学实验的报告内容，谢谢阅读！。