EXCEL实验指导书.docx
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EXCEL实验指导书.docx
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EXCEL实验指导书
课程与实验项目对照表
课程名称
实验项目编号
实验项目名称
备注
统计学
实验一
Excel变量数列编制实验
实验二
Excel分布特征值计算实验
实验三
Excel趋势方程拟合、综合指数计算实验
实验四
Excel抽样区间估计、回归分析实验
实验一:
Excel变量数列编制实验
一、实验名称和性质
所属课程
课程:
统计学
实验名称
Excel变量数列编制
实验学时
2
实验性质
√□验证□综合□设计
必做/选做
√□必做□选做
二、实验目的
一、了解组距式变量数列的组成;
二、了解等距分组中组距、组数、全距的关系;
3、把握组距式变量数列的编制原理;
4、学会应用Excel软件“数据分析”功能菜单编制变量数列。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求:
运算机1台,带Windows操作系统
利用的软件名称、版本号和模块:
MicrosoftOffice2000及以上
四、知识预备
前期要求把握的知识:
变量数列的编制方式;Excel软件的大体操作
实验相关理论或原理:
变量数列:
按数量标志分组,形成的各组按顺序排列,然后列出各组的单位数。
组距式数列:
每一组由变量值的一个变更区间组成。
适用资料:
(1)持续型变量或变量值多、变更范围大的离散型变量。
计算各组的频数或频率、累计频数或累计频率,最后形成次数散布表或散布图。
实验流程:
生成图表
对话框中输入相关数据
打开“直方图”对话框
原始数据、组限输入
五、实验材料和原始数据
依照抽样调查,得有关样本资料如表1
表1 某月X市50户居民购买消费品支出资料 (单位:
元):
830
880
1230
1100
1180
1580
1210
1460
1170
1080
1050
1100
1070
1370
1200
1630
1250
1360
1270
1420
1180
1030
870
1150
1410
1170
1230
1260
1380
1510
1010
860
810
1130
1140
1190
1260
1350
930
1420
1080
1010
1050
1250
1160
1320
1380
1310
1270
1250
依照以上数据,以900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600为组限,对居民户月消费支出额编制组距式变量数列,并计算居民户月消费支出额的累计频数和频率。
同时对分组资料用统计表和统计图的形式来加以表现。
六、实验要求和注意事项
一、预习实验指导书中实验一的所有内容,结合课程中所讲解的理论,明白得该实验的内容、步骤及目的;
二、温习变量数列编制的原理及Excel的大体操作方式;
3、认真观看实验结果,记录结果;
4、对实验结果作简要分析总结。
七、实验步骤和内容
1.数据输入。
别离输入“居民消费品支出”和组限(见附图2)
2.执行菜单命令[工具]→[数据分析],调出“数据分析”对话框,选择“直方图”选项,调出“直方图”对话框。
注意,假设“数据分析”命令没有出此刻“工具”菜单上,那么应先利用[工具]→[加载宏]命令来加载“分析工具库”。
“直方图”对话框中,输入相关数据,见附图1。
输入区域:
$A$1:
$A$51
接收区域:
$B$1:
$B$9,接收区域的数值应按升序排列
输出区域:
$C$1(为输出结果左上角单元格地址)
选中“标志”复选框。
柏拉图:
选中此复选框,能够在输出表中同时按降序排列频率数据。
若是此复选框被清除,Excel将只按升序来排列数据。
积存百分比:
选中此复选框,能够在输出表中添加一列积存百分比数值,并同时在直方图表中添加积存百分比折线。
若是清除此选项,那么会省略积存百分比。
图表输出:
选中此复选框,能够在输出表中同时生成一个嵌入式直方图表。
本例当选中“积存百分比”和“图表输出”两个复选框。
附图1直方图对话框
八、实验结果和总结
实验结果见附图2;
附图2实验结果
样本数据在1000~1100,1100~1200,1200~1300三组中的频率最大,别离为16%、22%、22%(三组合计占60%),从直方图中明显看出散布存在右偏偏向。
九、实验成绩评判标准
一、优(或A):
独立完成实验报告,实验步骤、结论正确,笔迹端正
二、良(或B):
实验步骤、结论大体正确,笔迹比较端正
3、中(或C):
实验步骤、结论显现错误较多,笔迹比较端正
4、合格(或D):
不能独立完成实验报告,或实验步骤、结论显现重大错误,或笔迹潦草,态度不够认真。
五、不合格(或E):
态度很不认真
实验二:
Excel散布特点值的计算
一、实验名称和性质
所属课程
课程:
统计学
实验名称
Excel分布特征值计算
实验学时
2
实验性质
√□验证□综合□设计
必做/选做
√□必做□选做
二、实验目的
一、熟悉散布特点值的概念、种类;
二、熟悉散布特点值的计算;
3、学会应用Excel软件“数据分析”菜单计算有关散布特点值;
4。
学会阅读显示结果。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求:
运算机1台,带Windows操作系统
利用的软件名称、版本号和模块:
MicrosoftOffice2000及以上
四、知识预备
前期要求把握的知识:
有关散布特点值的计算方式;Excel软件的大体操作
实验相关理论或原理:
数据散布特点包括三个不同的侧面:
一、散布的集中趋势,即如何将一个变量的多个观看值汇总为一个数值,而且使那个数值具有原数据的中心趋势或平均值,以反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度。
二、散布的离散程度,即如何汇总变量彼此之间的不同,反映各数据远离其中心值的趋势。
3、散布的偏态和峰度,反映数据散布的形状,用偏度指标和峰度指标反映。
实验流程:
输出结果
对话框中输入相关数据同、
打开“描述统计”对话框
输入原始数据
五、实验材料和原始数据
实验材料:
见实验一表1所示资料。
依照实验一表1资料,统计集中趋势、离散趋势等散布特点值及其他相关指标。
六、实验要求和注意事项
一、预习实验指导书中实验二的所有内容,结合课程中所讲解的理论,明白得该实验的内容、步骤及目的;
二、温习数据散布特点值的计算及Excel的大体操作方式;
3、认真观看实验结果,记录结果;
4、对实验结果作简要分析总结。
七、实验步骤和内容
1.数据输入(见附图3)
2.执行菜单命令[工具]→[数据分析],调出“数据分析”对话框,选择“描述统计”选项,调出“描述统计”对话框。
“描述统计”对话框中,输入相关数据,见附图3:
输入区域:
A1:
A51
分组方式:
逐列
选中“标志位于第一行”复选框,假设分组方式为“逐行”,那么为“标志位于第一列”。
若是输入区域没有标志项,该复选框将被清除,MicrosoftExcel将在输出结果中生成适宜的数据标志。
输出区域:
C1
选中“汇总统计”复选框。
描述统计工具可生成以下统计指标,按从上到下的顺序,其中包括样本的平均值、标准误差(
)、中位数(Medium)、众数(Mode)、样本标准差(S)、样本方差(S2)、峰度值、偏度值、极差(Max-Min)、最小值(Min)、最大值(Max)、样本总和、样本个数(n)和必然显著水平下整体均值的置信区间。
4.“确信”。
附图3 “描述统计”对话框
八、实验结果和总结
实验结果见附图4;
附图4 实验结果
从输出结果能够明白,该月X市50户居民购买消费品支出的平均水平是1元,众数是1250元;样本最大数据值是1630元,最小值是810元,样本标准差是元;偏度小于0,说明样本散布呈负(左)偏状态,峰度也小于0,散布是低峰度的。
九、实验成绩评判标准
一、优(或A):
独立完成实验报告,实验步骤、结论正确,笔迹端正
二、良(或B):
实验步骤、结论大体正确,笔迹比较端正
3、中(或C):
实验步骤、结论显现错误较多,笔迹比较端正
4、合格(或D):
不能独立完成实验报告,或实验步骤、结论显现重大错误,或笔迹潦草,态度不够认真。
五、不合格(或E):
态度很不认真
实验三:
Excel趋势方程拟合、综合指数计算实验
一、实验名称和性质
所属课程
课程:
统计学
实验名称
Excel趋势方程拟合、综合指数计算实验
实验学时
2
实验性质
√□验证□综合□设计
必做/选做
√□必做□选做
二、实验目的
一、把握趋势方程拟合的原理;
二、把握综合指数的计算原理;
3、学会应用Excel软件粘贴函数功能及单元格引用、公式输入等进行趋势方程拟合、综合指数计算。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求:
运算机1台,带Windows操作系统
利用的软件名称、版本号和模块:
MicrosoftOffice2000及以上
四、知识预备
前期要求把握的知识:
指数曲线方程的拟合;综合指数的计算;Excel软件的大体操作
实验相关理论或原理:
指数曲线趋势是现象进展的常见趋势,那时刻数列的环比进展速度(或增加速度)大体相同时,以拟合指数曲线为宜。
指数曲线的方程式为:
直接运用最小平方式求指数方程中的参数a、b十分复杂,为此可将指数曲线转化为直线的形式,先求出直线方程中的参数,然后再通过变量替换取得指数方程中的参数。
具体做法为:
对
两边取对数,有:
令
,
,
那么上式变形为:
该式为直线方程,应用最小平方式很容易求出式中的A和B,然后求A和B的反对数即得指数方程中的参数a和b,从而可确信指数方程。
总指数是反映整表现象中,不能直接加总和不能直接对照的多种不同事物在数量上的总变更的一种特殊相对数,具体分为综合指数和平均数指数两种计算方式。
拉氏综合指数将同气宇因素固定在基期,帕氏综合指数那么将同气宇因素固定在报告期。
实验流程:
指数曲线拟合的实验流程
使用组合键
对话框中输入相关数据
打开“LOGEST”函数对话框
原始数据输入
简要分析
拉氏综合指数计算的实验流程
简要分析
输入公式、单元格引用等
原始数据输入
五、实验材料和原始数据
指数曲线拟合的实验材料和原始数据
实验材料见下表2
表2 某地域1981~1995年历年彩色电视机产量资料
年份
时间
产量
1981
1
1982
2
1983
3
1984
4
1985
5
1986
6
1987
7
1988
8
1989
9
1990
10
1991
11
1992
12
1993
13
1994
14
1995
15
要求利用LOGEST函数对其拟合指数曲线,并预测1996~1999年产量。
拉氏综合指数计算的实验材料和原始数据
实验材料见下表3
表3 五种商品的销售资料及销售额计算表
商品名称
计量单位
商品价格(元)
销售量
销售额(百元)
P0
P1
q0
q1
P0q0
P0q1
P1q0
大米
猪肉
食盐
服装
电视机
百公斤
公斤
500克
件
台
300
18
1
100
4500
2400
84000
10000
24000
510
2600
95000
1500
23000
612
7200
15120
100
24000
22950
7800
17100
150
23000
27540
8640
16800
80
31200
21930
合计
-
-
-
-
-
69370
75590
78650
要求计算拉氏价钱指数和销售量指数。
六、实验要求和注意事项
一、预习实验指导书中实验三的所有内容,结合课程中所讲解的理论,明白得该实验的内容、步骤及目的;
二、温习趋势方程拟合的方式、综合指数的计算及Excel的大体操作方式;
3、认真观看实验结果,记录结果;
4、对实验结果作简要分析总结。
七、实验步骤和内容
指数曲线拟合的步骤和内容
一、在A、B、C三列输入原始数据如附图5所示。
附图5 LOGEST对话框
二、选择E2:
F2区域,单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键,弹出“粘贴函数”对话框,在“函数分类”当选择“统计”,在“函数名”当选择“LOGEST”函数,那么打开LOGEST对话框,如附图5所示:
在Known_y’s、Known_x’s后别离输入C2:
C1六、B2:
B16。
3、按住Ctrl+Shift组合键,再按回车键或“确信”按钮,取得回归统计值计算结果如附图6中E2:
F2单元格所示。
附图6 回归计算结果
4、依照单元格E2,F2中的计算结果能够写出如下估量方程:
五、能够依照上面的指数曲线方程计算预测值:
在D2单元格中输入公式“=$F$2*$E$2^B2”,将D2单元格中的公式复制到D3:
D20元格,各年的预测值便一目了然了。
拉氏综合指数计算的步骤和内容
一、输入相关数据,如附图7所示。
附图7 数据输入示意图
二、在F2单元格中输入公式“=B2*D2”,在G2单元格中输入公式“=C2*D2”,在H2单元格中输入公式“=E2*B2”。
3、选定F2:
H6单元格,执行菜单命令:
[编辑]→[填充]→[向下填充],将F二、G二、H2单元格中的公式复制到它们下面四行的单元格中。
4、在B8单元格中输入公式“=sum(G2:
G6)/sum(F2:
F6)”,在B9单元格中输入公式“=sum(H2:
H6)/sum(F2:
F6)”。
再将B八、B9单元格的格式设为带有2位小数的百分比数字格式,即可取得如下结果(附图8)。
附图8 实验结果
八、实验结果和总结
指数曲线拟合的实验结果和总结
实验结果见附图6;
随着时刻的转变,电视机产量呈指数曲线增加,其趋势方程为:
。
拉氏综合指数计算的实验结果和总结
实验结果见附图8;
销售量拉氏指数为%,报告期与基期相较较,五种商品销售量有增有减,平均来讲上升了%;价钱的拉氏指数为%,报告期与基期相较较,五种商品价钱有增有减,平均来讲上升了%
九、实验成绩评判标准
一、优(或A):
独立完成实验报告,实验步骤、结论正确,笔迹端正
二、良(或B):
实验步骤、结论大体正确,笔迹比较端正
3、中(或C):
实验步骤、结论显现错误较多,笔迹比较端正
4、合格(或D):
不能独立完成实验报告,或实验步骤、结论显现重大错误,或笔迹潦草,态度不够认真。
五、不合格(或E):
态度很不认真。
实验四:
Excel抽样区间估量、回归分析实验
一、实验名称和性质
所属课程
课程:
统计学
实验名称
Excel抽样区间估计、回归分析
实验学时
2
实验性质
√□验证□综合□设计
必做/选做
√□必做□选做
二、实验目的
一、把握区间估量的大体原理和方式;
二、把握一元线性回归方程拟合的原理和方式;
3、学会应用Excel软件进行区间估量、一元线性回归方程的拟合。
三、实验的软硬件环境要求
硬件环境要求:
运算机1台,带Windows操作系统
利用的软件名称、版本号和模块:
MicrosoftOffice2000及以上
四、知识预备
前期要求把握的知识:
抽样区间估量、一元线性回归方程的拟合、Excel软件的大体操作。
实验相关理论或原理:
抽样区间估量实验相关理论或原理:
抽样调查是依照随机原那么,从全数研究对象中抽取一部份单位形成样本进行观看,并依照样本的实际数据,对整体的数量特点作出具有必然靠得住程度的估量和推断,从而达到对研究对象的熟悉的一种统计方式。
区间估量是依照必然的精准度和靠得住程度的要求,用样本指标和抽样误差去推断整体指标可能范围的一种估量方式。
它是以样本指标推断整体指标的要紧方式。
即:
一元线性回归方程的拟合实验相关理论或原理:
回归分析:
依照变量之间的主从或因果关系,对变量之间的数量转变进行测定。
成立必然数学模型,对因变量进行预测或估量的统计分析法。
一元一次回归方程又称简单直线回归方程,其大体形式是:
式中,a为直线的截距;b是直线的回归系数。
a、b都是待定参数。
估量这些参数可用不同的方式,统计中利用最多的是最小平方式,用那个方式求出的回归线是原资料的最适线。
就y与x回归线讲,确实是
。
实验流程:
抽样区间估量实验流程:
定义变量名
输入有关名称、公式
原始数据输入
一元线性回归方程实验流程:
在对话框中输入有关内容
打开“回归”对话框
原始数据输入
五、实验材料和原始数据
抽样区间估量实验材料和原始数据
麦当劳餐馆在7礼拜内抽查49位顾客的消费额(元)如下所示:
15 24 38 26 30 42 18 30 25 26 34 44 20
35 24 26 34 48 18 28 46 19 30 36 42 24
32 45 36 21 47 26 28 31 42 45 36 24 28
27 32 36 47 53 22 24 32 46 26
要求在概率为90%的保证程度下,估量顾客平均消费额的置信区间。
一元线性回归方程拟合实验材料和原始数据
变量x、y的资料如附图9:
附图9 原始数据
要求:
拟合y对x的一元线性回归模型。
六、实验要求和注意事项
一、预习实验指导书中实验四的所有内容,结合课程中所讲解的理论,明白得该实验的内容、步骤及目的;
二、抽样区间估量、一元线性回归方程的拟合的原理和方式及Excel的大体操作方式;
3、认真观看实验结果,记录结果;
4、对实验结果作简要分析总结。
七、实验步骤和内容
抽样区间估量实验步骤和内容:
一、构造工作表。
如附图10所示,第一在各个单元格输入以下的内容。
其中,A1:
A50单元格为样本数据:
消费额;B2:
B11单元格为计算进程中要用到的样本统计量、置信水平、中间变量及最终结果的名称,C2:
C11单元格为相对应的计算公式,其中置信水平由用户直接输入。
附图10 工作表
二、概念变量名。
先概念样本数据的变量名。
选定A1:
A50单元格,执行菜单命令[插入]→[名称]→[指定],用鼠标点击“首行”选项,然后点击“确信”按钮即可。
再将B2:
B11单元格的名称概念为C2:
C11单元格各个公式计算结果的变量名。
选定B2:
C11单元格,执行菜单命令[插入]→[名称]→[指定],用鼠标点击“最左列”选项,然后点击“确信”按钮即可。
现在,即可取得附图11所示的计算结果。
附图11 实验结果
一元线性回归方程拟合实验步骤和内容:
一、输入数据,如附图9所示
二、单击工具菜单中数据分析选项,弹出数据分析对话框,如附图12所示。
附图12 数据分析对话框
3、选中回归选项,单击确信按钮。
屏幕上将弹出回归分析对话框,如附图13所示。
附图13 回归分析对话框
4、在Y值输入区域(Y)中,输入B2:
B7,X值输入区域(X)中输入C2:
C7,输出选项若是默许,那么输出结果将在新工作表中显示,单击确信按钮。
八、实验结果和总结
抽样区间估量实验结果和总结
实验结果见附图6;
通过样本数据,能够估量出麦当劳餐馆里顾客平均消费额是32元,而且能以90%的概率保证顾客平均消费额在元至元之间。
一元线性回归方程拟合实验结果和总结
实验结果见附图14;
附图14 实验结果
从计算结果可见,回归模型为
。
九、实验成绩评判标准
一、优(或A):
独立完成实验报告,实验步骤、结论正确,笔迹端正
二、良(或B):
实验步骤、结论大体正确,笔迹比较端正
3、中(或C):
实验步骤、结论显现错误较多,笔迹比较端正
4、合格(或D):
不能独立完成实验报告,或实验步骤、结论显现重大错误,或笔迹潦草,态度不够认真。
五、不合格(或E):
态度很不认真
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- EXCEL 实验 指导书