应用统计学实验报告.docx
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应用统计学实验报告
交通与汽车工程学院
实验报告
课程名称:
应用统计学
课程代码:
8800060
学院(直属系):
交通与汽车工程学院
年级/专业/班:
09级物流管理(3)
学生姓名:
周贵川
学号:
332009030501122
实验总成绩:
任课教师:
张文晰
开课学院:
交通与汽车工程学院
实验中心名称:
交通与汽车工程学院计算机中心
西华大学实验报告
开课学院及实验室:
交通与汽车工程学院汽车交通实验中心实验时间:
2012年5月20日
学生姓名
周贵川
学号
332009*********
实验成绩
课程名称
应用统计学
课程代码
8800060
实验项目名称
实验一用Excel搜集与整理数据
项目代码
AE
指导教师
张文晰
项目学分
--
一、实验目的和任务
掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示
二、实验仪器、设备及材料
计算机及相关软件
三、实验原理及步骤
用Excel作统计图
Excel提供的统计图有多种,包括柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、面积图、环形图、雷达图、曲面图、气泡图、股价图、圆柱图、圆锥图等,各种图的作法大同小异。
例如:
小麦的单位面积产量与降雨量和温度有一定关系。
为了解它们之间的关系形态,收集数据如下表;
按以下步骤可作出气泡:
第一步:
选中某一单元格,单击插入菜单,选择图表选项,弹出图表向导对话框。
如图所示:
第二步:
在图表类型中选择气泡图,然后在子图表类型中选择一种类型,这里我们选用系统默认的方式。
然后单击下一步按钮,打开源数据对话框。
第三步:
在源数据对话框中填入数据所在区域,单击完成按钮,即可得到气泡图:
通过小麦的单位面积产量与降雨量和温度的气泡图制作和分析,我们可以明显看到产量随着降雨量的增加和温度的升高呈现出正相关的线性关系。
四:
实验结论
通过用Excel整理数据的实验,我基本掌握了掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示,知道excel能够提供强大的统计图功能。
包括柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、面积图、环形图、雷达图、曲面图、气泡图、股价图、圆柱图、圆锥图等,各种图的作法大同小异。
通过这些图表我们可以很容易的看出数据之间的相互关系,以及分析数据的发展趋势。
我在实验过程中也遇到了一些小的麻烦,幸好在张老师悉心的指导下和同学们热忱的帮助下都获得了圆满解决。
西华大学实验报告
开课学院及实验室:
交通与汽车工程学院汽车交通实验中心实验时间:
2012年5月20日
学生姓名
周贵川
学号
332009*********
实验成绩
课程名称
应用统计学
课程代码
8800060
实验项目名称
实验二用Excel进行时间序列分析
项目代码
BE
指导教师
张文晰
项目学分
--
一、实验目的和任务
用EXCEL进行时间序列分析
二、实验仪器、设备及材料
计算机及cxcel软件
三、实验原理及步骤
(一)测定发展速度和平均发展速度
1、我国1990年至2004年人均GDP的情况如下:
年份
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
人均GDP(元)
1634
1879
2287
2939
3923
4854
5576
6054
6308
6551
7086
7651
8214
9111
10561
用EXCEL计算发展速度和平均发展速度资料及结果
第一步:
在A列输入年份,在B列输入国内生产总值。
第二步:
计算定基发展速度:
在C3中输入公式:
=B3/$B$2,并用鼠标拖曳将公式复制到C3:
C16区域。
第三步:
计算环比发展速度:
在D3中输入公式:
=B3/B2,并用鼠标拖曳将公式复制到D3:
D16区域。
第四步:
计算平均发展速度(水平法):
选中D2单元格,单击插入菜单,选择函数选项,出现插入函数对话框后,选择GEOMEAN(返回几何平均值)函数,在数值区域中输入D3:
D16即可。
(二)计算长期趋势
例如:
我国1990年至2004年人均GDP的情况如下:
年份
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
人均GDP(元)
1634
1879
2287
2939
3923
4854
5576
6054
6308
6551
7086
7651
8214
9111
10561
用EXCEL计算长期趋势资料及结果
第一步:
在A列输入月份,在B列输入总产值。
第二步:
计算三项移动平均:
在C5中输入“=(B2+B3+B4)/3”,并用鼠标拖曳将公式复制到C5:
C19区域。
第三步:
计算四项移动平均:
在D6中输入“=SUM(B2:
B5)/4”,并用鼠标拖曳将公式复制到D6:
D20区域。
第四步:
计算二项移正平均数:
在E4中输入“=(D6+D7)/2”,并用公式拖曳将公式复制到E4:
E14区域。
(三)计算季节变动
例如:
利用某一家商场2003-2005年各季度的销售额数据(单位:
元万),说明如何用移动平均趋势剔除法测定季节变动。
用EXCEL计算季节变动资料图表
第一步:
按图上的格式在A列输入年份,在B列输入季别,在C列输入销售收入。
第二步:
计算四项移动平均:
在D6中输入“=SUM(C2:
C5)/4”,并用鼠标拖曳将公式复制到D6:
D17区域。
第三步:
计算趋势值(即二项移动平均)T:
在E4中输入“=(D6+D7)/2”,并用鼠标拖曳将公式复制到E4:
E11区域。
第四步:
剔除长期趋势,即计算Y/T:
在F4中输入“=C4/E4”,并用鼠标拖曳将公式复制到F4:
F11区域。
第五步:
重新排列F4:
F19区域中的数字,使同季的数字位于一列,共排成四列。
第六步:
计算各年同季平均数:
在B25单元格中输入公式:
=average(B23:
B24);在C25中输入公式=average(C23:
C24);在D25中输入公式=average(D22:
23);在E25中输入公式=average(E22:
E23)。
第七步:
计算调整系数:
在B26中输入公式:
=4/sum(B25:
E25)
第八步:
计算季节比率:
在B27中输入公式:
=B25*$B$26,并用鼠标拖曳将公式复制到单元格区域B27:
E27,就可以得到季节比率的值,具体结果见图
四:
实验结论
通过excel进行时间序列分析的实验,我了解了我国1990年至2004年人均GDP定基发展速度一直呈现上升趋势,说明我国人均GDP一直处于增长阶段。
然而环比发展速度却呈现出先大后小到由小变大的周期性发展中,说明我国人均GDP增长处于一种波动状态,稳定性不是很好。
有我国人均GDP长期趋势资料及结果可知,三项移动平均值略大于四项移动平均值,但它有略小于二项移正平均数。
说明我国人均GDP长期增长趋势也具有周期波动性。
通过计算某一家商场2003-2005年各季度的销售额数据,用移动平均趋势剔除法测定季节变动。
由表可知家商家四项移动平均值先是由大到小再由由小到大说明这家商家的季度销售额具有周期性,趋势值和Y/T值也呈现出这一状态,表明商家的销售额随着季节的变化有一定的波动性。
经过这次试验,我了解了怎样测定经济数据的发展速度和平均发展速度以及计算它们的长期趋势,能够用移动平均趋势剔除法测定季节变动,感觉这些知识在以后的工作中应该会派上用场,这次EXCEL时间序列分析实验让我受益匪浅。
西华大学实验报告
开课学院及实验室:
交通与汽车工程学院汽车交通实验中心实验时间:
2012年5月20日
学生姓名
周贵川
学号
332009*********
实验成绩
课程名称
应用统计学
课程代码
8800060
实验项目名称
实验三用Excel进行指数分析
项目代码
CE
指导教师
张文晰
项目学分
--
一、实验目的和任务
用EXCEL进行指数分析
二、实验仪器、设备及材料
计算机
三、实验原理及步骤
指数分析法是研究社会经济现象数量变动情况的一种统计分析法。
指数有总指数与平均指数之分,在这一节我们介绍如何用Excel进行指数分析与因素分析。
(一)用Excel计算总指数
图中是某企业甲、乙、丙三种产品的生产情况,以基期价格p作为同度量因素,计算生产量指数。
如下图:
用EXCEL计算总指数资料及结果
计算步骤:
第一步:
计算各个p0q0:
在G3中输入“=C3*D3”,并用鼠标拖曳将公式复制到G3:
G5区域。
第二步:
计算各个p0*q1:
有H3中输入“=C3*F3”,并用鼠标拖曳将公式复制到H3:
H5区域。
第三步:
计算Σp0q0和Σp0q1:
选定G3:
G5区域,单击工具栏上的“Σ”按钮,在G6出现该列的求和值。
选定H3:
H5区域,单击工具栏上的“Σ”按钮,在H6出现该列的求和值。
第四步:
计算生产量综合指数Iq=Σp0q1/Σp0q0:
在B8中输入“=H6/G6”便可得到生产量综合指数
(二)用Excel计算平均指数
现以生产量平均指数为例,说明加权算术平均法的计算方法。
图中的A1:
A5区域内是某企业生产情况的统计资料,我们要以基期总成本为同度量因素,计算生产量平均指数。
如下图
用EXCEL计算平均指数资料及结果
计算步骤:
第一步:
计算个体指数k=q1/q0:
在G3中输入“=F3/D3”。
并用鼠标拖曳将公式复制到G3:
G5区域。
第二步:
计算k*p0q0并求和。
在G2中输入“=H3*G3”并用鼠标拖曳将公式复制到I3:
G5区域。
选定I3:
I5区域,单击工具栏上的:
“Σ”按钮,在I6列出现该列的求和值。
第三步:
计算生产量平均指数:
在B8中输入“=I6/H6”即得到所求的值。
(三)用Excel进行因素分析
我们还用上面的例子,有关资料如下图所示:
用EXCEL进行因素分析资料及结果
进行因素分析的计算步骤如下:
第一步:
计算各个p0*q0和∑p0q0:
在G2中输入“C2*D2”,并用鼠标拖曳将公式复制到G2:
G4区域。
选定G2:
G4区域,单击工具栏上的“∑”按钮,在G5出现该列的求和值。
第二步:
计算各个p0*q1和∑p0*q1:
在H2中输入“=C2*F2”,并用鼠标拖曳将公式复制到H2:
H4区域。
选定H2:
H6区域,单击工具栏上的“∑”按钮,在H5出现该列的求和值。
第三步:
计算各个p1*q1和∑p1*q1:
在I2中输入“=E2*F2”,并用鼠标拖曳将公式复制到I2:
I4区域。
选定I2:
I4区域,单击工具栏上的“∑”按钮,在I5出现该列的求和值。
第四步:
计算总成本指数:
在C6中输入“=I5/G5”,即求得总成本指数。
第五步:
计算产量指数:
在C7中输入“=H5/G5”,即得产量指数
第六步:
计算单位成本指数:
在C8中输入“=I5/H5”即求得单位成本指数
四:
实验结论
通过用用EXCEL进行指数分析实验,我更加深刻体会到了基期与报告期的含义,并能够根据一定数据计算生产量综合指数。
由某企业甲、乙、丙三种产品的生产情况,以基期价格p作为同度量因素,计算生产量指数来看,它的生产量综合指数偏低,说明它的产能还没有完全发挥出来。
通过平均指数及结果表可知,它的生产量平均指数也较低,这应该和生产量综合指数偏低有直接关系吧?
再看EXCEL进行因素分析资料及结果表可知总成本指数和产量成本指数都不是很高,但它的单位成本指数却很高,这表明企业生产状况不是很好,外部环境竞争激烈或者是产销不对路,导致单位成本指数偏高。
经过这次实验,我能简单的用指数分析法来研究社会经济现象,我相信这对我的将来会有莫大的帮助。
感谢张老师的指导和同学们的帮助让我按时保质保量的完成这次实验。
西华大学实验报告
开课学院及实验室:
交通与汽车工程学院汽车交通实验中心实验时间:
2012年5月20日
学生姓名
周贵川
学号
332009*********
实验成绩
课程名称
应用统计学
课程代码
8800060
实验项目名称
实验四用Excel进行相关与回归分析
项目代码
DE
指导教师
张文晰
项目学分
--
一、实验目的和任务
用EXCEL进行相关与回归分析
二、实验仪器、设备及材料
计算机及office软件
三、实验原理及步骤
我们用下面某校随机抽取10名学生的身高和体重情况的例子进行相关和回归分析:
学生
身高
体重
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
158
160
162
164
166
168
170
172
174
176
47
50
48
55
62
60
52
61
70
65
(一)用EXCEL进行相关分析
首先把有关数据输入EXCEL的单元格中,如下图:
EXCEL数据集
用EXCEL进行相关分析有两种方法,一是利用相关系数函数,另一种是利用相关分析宏。
1.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0.896。
如图15所示:
CORREL对话框及输入结果
2.用相关系数计算相关系数
第一步:
单击工具菜单,选择数据分析选项,在数据分析选项中选择相关系数,弹出相关系数对话框,如图所示:
图16相关系数对话框
第二步:
在输入区域输入$B$1:
$C$11,分组方式选择逐列,选择标志位于第一行,在输出区域中输入$E$1,单击确定,得输出结果如图
相关分析输出结果
在上面的输出结果中,身高和体重的自相关系数均为1,身高和体重的相关系数为0.84177,和用函数计算的结果完全相同。
(二)用EXCEL进行回归分析
EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式,其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。
这9个函数分别是:
INTERCEPT返回线性回归模型的截距
SLOPE返回线性回归模型的斜率
RSQ返回线性回归模型的判定系数
FORECAST返回一元线性回归模型的预测值
STEYX计算估计的标准误
TREND计算线性回归线的趋势值
GROWTH返回指数曲线的趋势值
LINEST返回线性回归模型的参数
LOGEST返回指数曲线模型的参数
用函数进行回归分析比较麻烦,我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。
第一步:
单击工具菜单,选择数据分析选项,出现数据分析对话框,在分析工具中选择回归,如图
第二步:
单击确定按钮,弹出回归对话框,在Y值输入区域输入$B$2:
$B$11,在X值输入区域输入$C$2:
$C$11,在输出选项选择新工作表组,如图所示:
回归对话框
第四步:
单击确定按钮,得回归分析结果如下图所示:
在上面的输出结果中,第一部分为汇总统计,MultipleR指复相关系数,RSquare指判定系数,Adjusted指调整的判定系数,标准误差指估计的标准误,观测值指样本容量;第二部分为方差分析,df指自由度,SS指平方和,MS指均方,F指F统计量,SignificanceofF指p值;第三部分包括:
Intercept指截距,Coefficient指系数,tstat指t统计量。
四:
实验结论
通过这次实验我学会了利用函数计算相关系数,由相关分析输出结果表可知身高和体重的相关系数为0.8417,说明身高和体重的相关程度还是蛮高的,两者可能呈线性相关。
再有回归分析结果图表可知,它的复相关系数也高,判定系数和调整的判定系数也比较高,标准误差在3.467左右是比较低的,加上其他的置信区间等数据,这说明身高和体重呈线性回归相关。
西华大学实验报告
开课学院及实验室:
交通与汽车工程学院汽车交通实验中心实验时间:
2012年5月20日
学生姓名
周贵川
学号
332009*********
实验成绩
课程名称
应用统计学
课程代码
8800060
实验项目名称
实验五用Excel进行预测
项目代码
EE
指导教师
张文晰
项目学分
--
一、实验目的和任务
用EXCEL进行预测
二、实验仪器、设备及材料
计算机及软件
三、实验原理及步骤:
例如:
有1993-2002的国内生产总值情况如下表:
年份
国内生产总值
(亿元)
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
16909.2
18547.9
21617.8
26638.1
34634.4
46759.4
58478.1
67884.6
74462.6
79395.7
(一)用移动平均法进行预测
具体步骤:
第一步:
将原始数据录入到单元格区域A3:
A13,如图21所示:
第二步:
选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令,弹出如下图所示的对话框
数据分析对话框
第三步:
在“分析工具”框中选择“移动平均”,单击“确定”按钮,弹出移动平均对话框,相应作如下输入,即可得到如图23所示的对话框:
(1) 在“输出区域”内输入:
$A$2:
$A$12,即原始数据所在的单元格区域。
(2) 在“间隔”内输入:
3,表示使用三步移动平均法。
(3) 在“输出区域”内输入:
B2,即将输出区域的左上角单元格定义为B2。
(4) 选择“图表输出”复选框和“标准误差”复选框。
第四步:
单击“确定”按钮,便可得到移动平均结果,如图24所示:
分析:
在图中,B6:
B13对应的数据即为三步移动平均的预测值;单元格区域C8:
C13即为标准误差。
图为移动平均分析结果
(二)用指数平滑法进行预测:
第一步:
将原始数据输入到单元格B2:
B12;
第二步:
选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令,弹出如图25所示的对话框:
数据分析对话框
第三步:
在“分析工具”中选择“指数平滑”,单击“确定”按钮,弹出一个对话框,作相应输入,即可得到指数的对话框;
第四步:
单击“确定”按钮,即可得到指数平滑结果,如图所示:
指数平滑结果
(三)趋势预测法进行预测
第一步:
把相关数据输入到EXCEL中,其中月份输入A1-A10单元格,月产量输入B1-B10单元格,
第二步:
在工作表中选择一个空的单元格。
在这里我们选择D2单元格。
第三步:
选择插入下拉菜单。
第四步:
选择函数选项。
第五步:
当函数对话框出现时:
在函数类别框中选择统计,在函数名字中选择FORECAST(预测),如图所示:
粘贴函数对话框
第六步:
单击确定按钮,出现预测对话框,在x中输入12,在know-y’s中输入B1:
B10,在know-x’s中输入A1:
A10,如图30所示:
FORCAST对话框
第七步:
单击确定按钮,预测结果出现在D2单元格中,如图所示:
趋势预测法预测结果
四:
实验结论
通过用Excel进行预测实验,我知道了可以有移动平均法、指数平滑法、趋势预测法等方法进行经济趋势预测。
我学会了各种预测方法的操作步骤,并能通过已有的数据进行预测的结果的简单分析。
通过移动平均法预测结果图表可知:
实际值比预测值,略高一点,说明经济发展一直是好于预期的。
再看指数平滑法预测结果图表可知,实际值与预测值的差额略大于移动平均预测法,而且明显可以看指数平滑法趋势更加平缓,说明用指数平滑法预测经济趋势更加具有稳定性和可靠性。
最后看一种趋势预测法结果图表数据可知,预测值为95459.7,算是较高的了,这是通过线性回归拟合线返回的一个预测值,这表明人们对我国经济最近发展趋势看好,对未来经济发展持积极乐观的态度。
在这里再次感谢悉心指导的张老师和热忱帮助的同学们,正是由于你们的帮助,让我踏踏实实成功地做完了应用统计学的上机实验。
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