统计学课程实验报告.docx
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统计学课程实验报告
统计学原理
课程实验报告
实验一:
EXCEL的数据整理与显示
1、实验结果与数据处理
1.组距式次数分布表及条形图
工人日加工零件分布表
分组(日加工零件数)
人数(个)
100~109
3
110~119
14
120~129
23
130~139
10
2.频数分布表级直方图
频数分布表
分组
频数
频率
100~109
3
0.06
110~119
14
0.28
120~129
23
0.46
130~139
10
0.2
二、讨论与结论
在实际操作过程中,认为制表比制图简单很多,制图的很多细节都不会,在老师同学的细心帮助下,才勉强完成。
也懂得了excel的深奥和重要性,在以后的工作学习中要多多练习。
实验二:
EXCEL的数据特征描述、抽样推断
1、实验结果与数据处理
1.
中位数
123.00
几何平均数
122.58
调和平均数
122.31
变异统计的平均差
6.41
变异统计的标准差
8.12
变异统计的方差
65.97
变异统计的峰值
-0.50
变异统计的偏度
0.03
特征值
单位总量
50.00
标志总量
6142.00
最大值
139.00
最小值
107.00
平均数
122.84
2.区间估计
.
125.3;
=8.48;
1.96
所以,置信区间为:
,即125.3
1.96*
得出,平均日产量估计区间为
.p=5%,置信区间为p
*
即优秀率估计区间:
(16%,21.84%)
3.假设检验
.平均日产量检验:
设H0≤115,H1>115
125.3;s=8.48.
2.009.
=8.583>2.009,所以可接受工人日加工零件数有明显提高
.设H0:
π=π0H1:
π≠π0
已知P=0.14π0=0.05t0.025(50-1)=2.009
=(0.14-0.05)/
0.008<2.009
所以,接受原假设。
二、讨论与结论
这道题相对要简单,因为有两道计算题,上课都学过了方法,只需套用公式。
难点在于编辑各种符号,把公式整齐地表现出来。
经过努力,最后还是摸索出了公式编辑器的使用方法。
实验三:
时间序列分析
一、实验结果与数据处理
1.原始数据
月份
第一年
第二年
第三年
第四年
1
559
574
585
542
2
447
469
455
438
3
345
366
352
341
4
354
327
341
427
5
374
412
388
358
6
359
353
332
355
7
365
381
392
376
8
437
460
429
441
9
353
344
361
382
10
295
311
291
377
11
454
453
395
398
12
457
486
491
414
2.季节指数求解
年/季度
时间标号
用电量
移动平均值
中心化后移动平均值
比值
第一年/1
1
1351
2
2
1087
3
3
1155
1199.75
1207
0.956917978
4
4
1206
1214.25
1214.875
0.992694722
第二年/1
5
1409
1215.5
1219.25
1.15562846
2
6
1092
1223
1228.5
0.888888889
3
7
1185
1234
1231.875
0.96194825
4
8
1250
1229.75
1225.875
1.019679821
第三年/1
9
1392
1222
1221.625
1.139465875
2
10
1061
1221.25
1212.125
0.875322265
3
11
1182
1203
1194.125
0.989846122
4
12
1177
1185.25
1195.125
0.984834222
第四年/1
13
1321
1205
1207.125
1.094335715
2
14
1140
1209.25
1210.75
0.941565146
3
15
1199
1212.25
4
16
1189
季节指数计算表
年/季度
1
2
3
4
合计
第一年
0.95691798
0.992694722
1.9496127
第二年
1.1556285
0.8889
0.96194825
1.019679821
4.026145419
第三年
1.1394659
0.8753
0.98984612
0.984834222
3.989468484
第四年
1.0943357
0.9416
2.035900861
合计
3.3894301
2.7058
2.90871235
2.997208765
12.00112746
平均
1.12981
0.9019
0.96957078
0.999069588
4.000375821
季节指数
1.1297039
0.9018
0.9694797
0.998975729
4
3.季节指数
季节
指数
1
1.129704
2
0.901841
3
0.96948
4
0.998976
2.季节分离后趋势
SUMMARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
0.04541678
RSquare
0.00206268
AdjustedRSquare
-0.0692186
标准误差
29.3985784
观测值
16
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
1
25.01
25.0097895
0.028937258
0.867357743
残差
14
12100
864.276414
总计
15
12125
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限95.0%
上限95.0%
Intercept
1210.06544
15.417
78.4903345
6.45844E-20
1176.999811
1243.131
1177
1243.131
XVariable1
0.27121616
1.5944
0.17010955
0.867357743
-3.148349741
3.690782
-3.14835
3.690782
年/季度
时间标号
用电量
季节指数
季节分离后的时间序列
回归后的趋势
最终预测
预测误差
第一年/1
1
1351
1.12970388
1195.888613
1210.336655
1367.322
-16.322
2
2
1087
0.9018407
1205.312645
1210.607872
1091.775
-4.77545
3
3
1155
0.9694797
1191.360691
1210.879088
1173.923
-18.9227
4
4
1206
0.99897573
1207.236537
1211.150304
1209.91
-3.90976
第二年/1
5
1409
1.12970388
1247.229501
1211.42152
1368.548
40.45241
2
6
1092
0.9018407
1210.856862
1211.692736
1092.754
-0.75383
3
7
1185
0.9694797
1222.305125
1211.963952
1174.974
10.02556
4
8
1250
0.99897573
1251.281651
1212.235168
1210.994
39.00649
第三年/1
9
1392
1.12970388
1232.181309
1212.506385
1369.773
22.22684
2
10
1061
0.9018407
1176.48272
1212.777601
1093.732
-32.7322
3
11
1182
0.9694797
1219.210681
1213.048817
1176.026
5.973802
4
12
1177
0.99897573
1178.206803
1213.320033
1212.077
-35.0773
第四年/1
13
1321
1.12970388
1169.332981
1213.591249
1370.999
-49.9987
2
14
1140
0.9018407
1264.081339
1213.862465
1094.711
45.28942
3
15
1199
0.9694797
1236.74586
1214.133682
1177.078
21.92205
4
16
1189
0.99897573
1190.219107
1214.404898
1213.161
-24.161
第五年/1
17
1.12970388
1214.676114
1372.224
2
18
0.9018407
1214.94733
1095.689
3
19
0.9694797
1215.218546
1178.13
4
20
0.99897573
1215.489762
1214.245
3.
4.用电量趋势图
二、讨论与结论
这道题在完成的过程中感觉十分吃力,因为数据繁多复杂,有些概念还是容易混淆,最后在请教同学加XX以后完成了任务。
实验四:
一元线性回归分析
一、实验结果与数据处理
REGRESSION
/MISSINGLISTWISE
/STATISTICSCOEFFOUTSCI(95)BCOVRANOVA
/CRITERIA=PIN(.05)POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT财政收入
/METHOD=ENTER国内生产总值
/RESIDUALSID(年份)
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