河南工业大学统计学实验.docx
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河南工业大学统计学实验.docx
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河南工业大学统计学实验
河南工业大学管理学院
课程设计(实验)报告书
题目:
统计学实验报告
专业:
电子商务
班级:
电商1104
学生姓名:
******
学号:
20111705*****
指导教师:
任明利
时间:
2013年3月20日
实验一:
数据整理
二、实验内容和操作步骤:
(一)问题与数据
某百货公司连续40天的商品销售额如下(单位:
万元):
进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制频数分布直方图。
(二):
实验内容:
操作步骤:
1、在单元区域A2:
E9中输入原始数据。
2、并计算原始数据的最大值(在单元格B10中)与最小值(在单元格D10中)。
3、计算出数据的经验组距在单元B11中,和经验组数在单元格D11中。
4、根据步骤3的结果,计算各组的上限、下限值在单元格F2:
G6中。
如图所示:
5、绘制频数分布表图:
如下图所示:
6.计算各组频数:
1.选定B18:
B22的区域作为计算的存放结果。
2.从插入栏中选择函数项
3.在弹出的插入函数对话框中选择统计函数FREQUENCY
4.在FREQUENCY函数的两个参数值。
其中:
Data-array:
原始数据或其所在单元格(A2:
E9)
Bins-array:
原始数据在单元格(G2:
G5)如图:
1、按住shift+ctrl+enter组合键的到以下如图结果:
6、用其他的计算方法相继计算出其他的数值如下图:
7、做频数分布直方图:
1、选中A18:
B23单元格,
2、点击“图像向导”键即可,如下图:
实验二:
数据分析特征的测度
一、项目名称:
数据分布特征的测度
二、实验目的
学会使用excel计算各种数字特征,能以此方式独立完成相关作业。
三、实验要求
1.已学习教材相关内容,理解数字特征中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解excel中相关的计算工具。
2.准备好一个或几个数字特征计算问题及相关数据。
3.以excel文件形式提交实验报告。
四、实验内容与操作步骤
(一)问题与数据
根据抽样调查,某月某高校50名大学生花费资料如下:
(单位:
元)
560,650,790,650,550,780,1200,1780,300,780,530,660,320,280,260,800,890,770,800,1600,800,900,750,660,650,450,400,340,500,450,450,780,400,450,700,890,450,400,1650,300,500,400,350,600,780,400,600,400,450
使用excel对上述资料进行描述统计分析。
(二)操作步骤
(1)于A1:
J5单元格区域中输入样本数据。
(2)从工具菜单中选择数据分析项,在所弹出的数据分析对话框的分析工具列表中选择描述统计工具,如图:
(3)单击数据分析对话框的确定按钮,弹出描述统计对话框。
(4)确定对话框中各选项,如图:
(5)单击描述统计对话框的确定按钮,结果如图:
实验三:
抽样推断
一、项目名称:
抽样推断
二、实验目的
学会使用excel进行抽样推断,能以此方式独立完成相关作业。
三、三、实验要求
1.已学习教材相关内容,理解抽样推断中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解excel中相关的计算工具。
2.准备好一个或几个抽样推断问题及相应数据。
3.以excel文件形式提交实验报告。
四、实验内容和操作步骤
(一)问题与数据
某市工商局抽查一家超市共计50袋食盐的重量:
求在概率为95%的保证下,单袋食盐重量的估计区间?
495,486,490,494,498,502,506,510,514,490,497,503,500,516,490,489,495,498,502,490,499,502,514,501,496,489,507,505,493,490,501,497,498,492,480,495,503,506,500,490,503,480,487,498,501,487,489,485,503,490
(二)操作步骤:
(1)输入样本数据。
(2)绘制计算表
(3)在计算表中用各种公式和函数计算
实验四相关与回归分析
一、项目名称
相关与回归分析中的统计计算
二、实验目的
学会使用excel进行相关与回归分析,能以此方式独立完成相关作业。
三、实验要求
1.已学习教材相关内容,理解相关与回归分析中的统计计算问题;已阅读本次试验指导指引,了解excel中相关的计算工具。
2.准备好一个相关与回归分析问题及相应数据。
四、实验内容和操作步骤
(一)问题与数据
下面是20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据:
设月租金为自变量,出租率为因变量,用excel进行回归,并对结果进行解释和分析。
(二)实验内容及其操作步骤分如下:
第一步选择[工具]下拉菜单,选择数据分析选项。
再分析工具中选择【回归】,然后单击确定。
第二步当对话框出现时:
在【Y值输入区域】方框内键入数据区域A2:
A21。
在【X值输入区域】方框内键入数据区域B2:
B21。
在【置信度】选项中给出所需的数值。
在【输出选项】中选择输出区域。
在【残差】分析选项中选择所需的选项。
其结果如图所示。
单击确定后得到下面的结果,如下表所示。
分析结果:
Yi=49.31768+0.249223Xi
T=(12.96123)(5.561761)R²=0.632151
因为T大于2,故拒绝原假设,通过检验,X对Y有影响。
评语
成绩:
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年月日
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- 河南 工业大学 统计学 实验
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