统计学实验报告范文.docx

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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。

针对大就业学生专业不对口这一问题我们认为：

首先要调整高等院校教育体制，国家教育体系一方面要有计划地控制高等学校的发展规模，加强高校招生专业结构和课程体系的统筹;用人企业应坚持可持续发展战略，多用长远的眼光看待问题，从自身改变用人策略;社会要建立有效机制高等教育的招生体制结构必须有一定的计划性，政府有理由对此负责。

机会是自己争取的，尽管高校实践机会缺乏、实践空间较小是普遍现状，大学生仍该以积极的心态参与实践，从校内的学生组织、校外的相关机构主动获取实践机会。

寻找实践机会与寻找就业机会有相似之处，大学生越早做自我、越早尝试获得认可，就越能在实践领域获得经验、甚至建立自身的求职人际关系网，对能力培养非常有帮助。

培养大学生自身的跨专业就业能力是重中之重，就业灵活性为学生的发展带来了更多的机会与可能，是人才市场发展的积极表现。

现实社会已经对大学生提出了更高的要求，跨专业趋势不能避免的情况下培养自身能力成为了大学生学习中必须完成的科目。

统计学实验报告范文3：

经济管理学院

统计学

平均发展速度的计算

专业班级：

电子商务1001

姓名：

邹玉霞

学号：

201X1832

任课教师：

龙林

成绩：

实验报告

平均发展速度的计算

实验目的：

应用统计软件，进行时间序列分析，求出其平均发展速度。

实验要求：

熟练掌握时间序列指标分析法中求平均发展速度的实验方法和步骤;

试验用软件：

EXCEL

实验原理：

用平均法和累积法，求出平均发展速度

实验内容：

1、实验用样本数据：

经调查发现，中国近11年内的GDP受到年数的影响，表中为调查得到样本数据：

方法二：

用累积法23n

i1n

作出以下工作与分析过程

、i为各期的环比发展平均速度

、先假设一个平均发展速度

1.11

、用假设的平均发展速度求出各年的环比发展平均速度

利用复制公式的方法得到各年的平均环比速度

即：

i=、用中算出的各年的平均发展速度求出

累计发展速度ai

i1n

、求出西科大学生每年人均消费对基年的消费比例=SUMB2

、使用规划求解的方法得出准确的平均发展速度

求解得出

实验体会：

通过这次《统计学》实验的学习，我熟练掌握了用几何平均法和累积法来求平均发展速度。

该学习不仅巩固了我平时上理论课时的类容，还通过学习EXCLE中的一些公式与工具的运用，掌握了新的类容。

我很喜欢上实验课，因为它是理论实践化的过程，同时自己也很高兴可以通过统计学实验的学习掌握了一些统计学方法，以及统计学之外的知识。

附送：

统计学方法在数据挖掘中的应用探究

统计学方法在数据挖掘中的应用探究

还有一种使用较为普遍的模型是混合模型，混合模型在统计学聚类方法上使用也非常普遍。

该方法最为基本的思想就是概率分布决定着每一种聚类状态，并且模型中的每一个数据都是由多个概率在分布状态下产生的。

混合模型还能够作为一种半参数密度评估方法，其能够将参数估计与非参数估计的优点全部集中到一起，并将参数估计法与非参数估价法的诸多优点融合到一起，因为模型具有一定复杂性，为此，不能将其限制在概率密度函数表达形式上，这种复杂性决定了模型与求解存在关联，与样本集合的联系非常少。

通过以上的研究可以了解到，数据发掘中应用聚类方法非常有效，并且较为常见。

比如，构建出Cobeb模型与混合模型，采用Clara与Clarans方法中的抽样技术，将Denlue方法用在概率密度函数中。

结束语

统计学方法自产生开始已经有非常久远的历史，将严谨的数学逻辑作为基础，将分类算法假定作为独立条件，属性值之前能够相互保持独立，对假定进行计算，当假定成立时，可以再与其他分类算法进行对比，这种分类算法准确性非常高。

为此，其不仅能够对连续值进行预测，还可以通过线性回归方程对系数进行比较，从而归纳出结果。

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数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍，两者之间的联系也越来越紧密。

回顾历史，早在17世纪，经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。

在当时，英国古典经济学家威廉配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题，这是两者的首次融合。

不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制，研究方法还是以定性分析为主，并没有对统计学进行充分的运用。

到了19世纪20年代以后，经济学与统计学之间的结合得到了进一步的深入。

在这一时期，德国经济学家于1854年在其发表的论文中提出了一个结论，指出可以通过数学统计方法推导出戈森定律，其中还重点阐述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的。

之后，英国经济学家斯坦利文杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究，并在他1871年发表的书籍中提出了一个新的思想，也就是采用统计学的方法建立经济数学模型。

此后，经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。

20世纪40年代之后，由于受到第三次科技革命的影响，经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展，并且两者之间的融合也得到了创新性的进步，进入了一个新的阶段。

1955年，由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》，这本书籍的出版成为经济学与数学开始全新合作的里程碑。

自此之后，无论是在微观经济学中，还是在宏观经济学中，统计方法都得到了大量的运用，其重要性变得更加凸显。

由此可见，从17世纪开始经济学与统计学出现融合的趋势，经历了长期的发展历程，目前两者之间的融合已经非常的深入和成熟，对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。

2数学统计方法应用于经济学的作用分析

1数学统计方法可用于解决经济学问题

严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在，而经济学问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。

由此可见，数学统计方法应用于经济学中具有重要的实际意义。

数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用，随着两者之间的结合和发展，现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论，例如经济计量学、数理经济学等，这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础。

在经济学问题的解决中，数学统计方法的应用模式主要是经济一数学经济，这也就是说，首先，以现实经济问题为出发点来建立数学模型，然后，采用数学方法来分析这一数学模型并得到结果，最后，再利用经济学原理和理论来评估所得的结果，得出相应的结论，其结论不仅可以用于指导经济活动，同时还可以用于预测经济发展方向。

特别是在现代企业经济决策中，通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析，可以较为科学、准确地预测决策执行后的结果，并充分利用企业的现有条件来对结果进行控制和优化，通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力的损失。

2数学统计方法可作为工具展开经济理论分析

从经济学与数学统计方法融合的初期发展到现在，数学统计学已经开始应用于各种重大经济问题的研究和分析中。

再加上现代数学与现代经济理论之间的融合也在不断的深入，很多经济现象理论都可以通过数学方法来进行科学、合理的解释。

特别是在这几年来，数学统计方法应用于经济现象和经济关系分析中的研究在不断进行，通过这种方式不仅可以从量的角度来确定结果，同时还可以从质的角度来做出判定。

由此可见，如果没有数学统计方法，就难以有效解决经济学问题。

3数学统计方法应用于经济学的实例分析

在GDP分析模型中，可以通过数量分析和统计学方法来找出其中的统计指标，设计相应的指标体系，并结合社会现状来研究GDP值的计算方法和影响因素。

在下面的研究中我们以某市2001201X年的GDP纵向分布数据模型为例，采用分析数量经济法中的回归分析来展开统计学研究，并初步预测201X年之后的某个阶段。

表1即为某市的GDP数据统计结果，采用回归分析的方法来处理数据，并建立一个关于GDP与实践序列间关系的F模型，其数据处理结果散点图如下所示。

从图中我们可以看出，GDP呈现明显的非平稳增长趋势，通过回归分析和数据处理作出一阶差分，可以看出散点图为二次函数形式，因此可得F=ax2+bx+，采用回归分析来处理年份可以得到回归统计结果见表2。

由此可得回归方程为F=3

35x2-9

6.40x+111

5.40，检验其规定系数可知R=0.9550，与1非常接近，由此可知，该回归方程与实际数据有很好的拟合度，可以采用该方程对未来的某个阶段进行预测。

一般来说，实际的GDP受多因素影响，其变化不稳定，因此预测值都会有一定的偏差，根据某市201X年实际GDP总值为675

6.4021亿元，与上述预测的理论误差为：

=675

6.4021100%=

9.63%

这一误差值较大程度的偏离了回归曲线，分析其原因可能是由于在建设模型的初始条件时消除的政府主观态度、人们的消费亿元以及汇率和进出口关税等部分影响因素有着一定的联系。

由于201X年级之后的年份都还没有确切的数据，因此仅限于探讨对201X年的预测。

就本次模型来说，虽然没有从整体上来进行考虑和分析，但是其理论与实际的核实可以看出这次预测并不是没有任何依据的，具有可行性。

4结论

总的来说，数学统计学对于经济的预测和总结起着非常重要的作用，数学统计方法应用于经济学中，对各项经济指标预测与评估以及决策和改革都有着深刻的影响意义。

选择某市为例来进行