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| You have to believe, there is a way. The ancients said: the kingdom of heaven is trying to enter. Only when the reluctant step by step to go to it s time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it. - Guo Ge Tech福建农林大学经济与管理学院旅游学院 实验报告课程名称： 统 计 学 专业班级： 2008工商管理 学 号： 学生姓名: 指导教师： 成 绩: 2010年 12 月 22 日实验一：EXCEL的数据整理与显示一、实验目的及要求：(一)目的1了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法；2熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作及命令；3熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。(二)内容及要求 1根据学生实验数据12 sheet1中所提供的数据,1.1用Excel制作一张学生性别频数分布表，并绘制一张条形图(或柱状图)，反映学生按性别的人数分布情况。1.2对学生的体育成绩进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制直方图。2根据学生实验数据12 sheet3中所提供的数据，画出雷达图，比较两个不同收入组的农村居民家庭生活消费支出比例的是否相似。二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理 统计中数据整理与显示的相关理论。四、实验方法与步骤1点击“数据”“透视图” ，选定区域为性别一列，输出区域为空白地方，完成，修改一下形成。2先将性别分布表的男和女复制，点击“图表向导” “条形图”，数据区域为复制的数据，再修改系列、名称、X轴、Y轴，完成，再修改一下图表。3先将体育成绩分成等距的5组，点击“工具” “数据分析” “直方图”，输入区域为体育一列，接受区域为分好的组，标志打钩，输出区域为空白地方，累计百分比和图表输出打钩，完成，在对表和图进行一系列的修改，形成所需要的表和图。4点击“图表向导” “雷达图”，数据区域为列出的数据，完成，再对雷达图做一些修改。五、实验结果与数据处理 1.计数项:性别性别男女总计汇总7810218023体育成绩频数频率%182-2123318.33%213-2429050.00%243-2725228.89%273-30242.22%303-33210.56%合计180100.00%4六、讨论与结论 实验过程中有很多不会的，像有些操作不知道怎样进行，有些图表修改比较麻烦，但后来通过同学的帮助和自己的坚持不懈的努力终于完成。我懂的了excel的主要性，以后要学好这个工具，以后工作肯定更需要这方面的能力。实验报告评分表学生姓名杨勇学号081434058专业年级2008工商管理实验项目名称实验一：EXCEL的数据整理与显示实验学时3学时评价项目权重评价内容评价结果得分ABCD实验态度20%实验态度端正，遵守实验室守则，严格按照实验要求进行操作。20161412实验过程30%实验项目符合大纲，实验方法科学；步骤操作合理，逻辑条理清晰，符合指导书要求。30242118实验结论与讨论30%实验结论正确，分析、讨论深入。30242118实验报告描述20%语言精炼、流畅、准确、灵活，逻辑性强；结构严谨规范，条理清晰，布局合理，系统严密。20161412总分教师签名实验二：EXCEL的数据特征描述、列联分析、多元回归分析一、实验目的及要求：(一)目的熟悉EXCEL用于数据描述统计、列联分析、多元回归的基本菜单操作及命令。(二)内容及要求 根据学生实验数据12,1对学生的身高进行描述统计，说明学生身高的一些基本特征。2对不同专业中男女生的分布情况编制列联表，并分析学生性别与专业选择是否有关。3根据学生的体育成绩(y1)与学生的年龄(x1)、体重(x2)、身高(x3)和性别(x4)建立一个多元回归模型，并判断此模型对于解释学生体育成绩的好坏有无意义。二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理 统计中数据整理与显示的相关理论。四、实验方法与步骤1点击“数据分析”“描述统计”，输入区域选定学生身高一列，标志于第一行，输出区域为空白区域。2（1）在“数据”中选择数据透视图和透视表，选定区域为专业和性别，选择现有工作表中的空白区域。（2）对数据透视表和数据图进行布局，将性别和专业分别拖入左列和上行，将性别投入计数项。（3）根据频数分布修改编制成列联表，然后列出观察值并计算出期望值，并将观察值和期望值分别单独列为一列。（4）在“插入”的函数中选择类别为“统计”，选择“CHITEXT”，确定。分别选定区域为观察值和期望值，确定，得出结果为0.089。3复制学生的年龄、体重、身高和性别以及学生的体育成绩于新的工作表，在工具中的数据分析中选择回归，Y值输入区域为学生身高，X值输入区域为学生的年龄、体重、身高和性别，将标志打钩，输出区域为空白地方，确定。五、实验结果与数据处理1身高平均164.77标准误差0.5951中位数163.5众数155标准差7.9845方差63.752峰度-0.697偏度0.2481区域36最小值150最大值186求和29659观测数180最大(1)186最小(1)150置信度(95.0%)1.1744平均身高164.77 最高的186 最矮的150 2.统计证券总计男601878女6042102总计12060180观察值期望值6052606818264234P0.089P=0.089 pa 学生性别与专业选择相关3SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.79693R Square0.6351Adjusted R Square0.62676标准误差0.02502观测值180方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析40.19067130.047667876.146872.77E-37残差1750.10954970.000626总计1790.300221Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept0.404130.08263214.89071242.265E-060.24104620.56721387年龄-0.00170.002046-0.8148130.416287-0.0057050.00237093体重0.000310.00033920.90477150.3668303-0.0003630.00097638身高-0.00090.0004275-2.1511420.0328364-0.001763-7.589E-05性别0.056930.00620159.18023941.20E-160.04469160.06917015六、讨论与结论 这次实验比较麻烦，特别是编制列联表，处理的步骤很多，有一些操作还不是那么娴熟。但通过坚定的耐心，最后还是顺利的完成了任务。实验报告评分表学生姓名杨勇学号081434058专业年级2008工商管理实验项目名称实验二：用EXCEL展示数据的分布特征、列联分析、多元回归实验学时3学时评价项目权重评价内容评价结果得分ABCD实验态度20%实验态度端正，遵守实验室守则，严格按照实验要求进行操作。20161412实验过程30%实验项目符合大纲，实验方法科学；步骤操作合理，逻辑条理清晰，符合指导书要求。30242118实验结论与讨论30%实验结论正确，分析、讨论深入。30242118实验报告描述20%语言精炼、流畅、准确、灵活，逻辑性强；结构严谨规范，条理清晰，布局合理，系统严密。20161412总分教师签名实验三：时间序列分析一、实验目的及要求：(一)目的掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。(二)内容及要求 综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13）的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理 时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。四、实验方法与步骤1（1）输入“年/季度”、 “时间标号”，复制各季度销售额到“销售额”。（2）点击“数据分析”“移动平均”，输入区域为“销售额”，间隔4，输出“移动平均值”；同样的办法对“移动平均值”进行2步平均，输出“中心化后的移动平均值”。（3）对称一下 “移动平均值”和“中心化后的移动平均值”，然后用“销售额”除以“中心化后的移动平均值”求出“比值”。（4）将“比值”中的数据复制到“季节指数计算表”中，计算完成表。（5）点击“图标向导”“折线图”，输入区域为季节指数中的数值，修改完成图表。 2（1）完善“销售额”和“季节指数”并计算“销售额”/“季节指数”，完成季节分离后的时间序列。（2）点击“数据分析”“回归”，Y值输入区域为季节分离后的时间序列，X值输入区域为时间标号，输出。（3）用回归方程=2043.392+163.7064*T计算“回归后的趋势”，用“季节指数”*“回归后的趋势”计算“最终预测值”，用“销售额”-“最终预测值”计算“预测误差”。3点击“图表向导”“折线图”，数据区域为“销售额”、“季节分离后的时间序列”和“回归后的趋势”，系列产生在“列”，完善标题、X轴、Y轴，完成，再修改完成图。4用与图3相同的方法绘制销售额预测图。五、实验结果与数据处理1.年/季度时间标号销售额移动平均值中心化后的移动平均值比值2000/11993.122971.2332264.11542.9251627.98751.390735441943.31713.051833.08751.0601242001/151673.61953.1252161.08750.774425261931.52369.052511.08750.769189373927.82653.1252736.7251.435219483079.62820.3252897.96251.0626782002/292342.42975.62953.06250.793212102552.62930.5253104.6750.8221793113747.53278.8253392.8251.1045374124472.83506.8253718.41.2028832003/1133254.43929.9754205.4250.7738582144245.24480.8754718.41250.8997093155951.14955.955037.1751.1814364166373.15118.45225.98751.2195022004/1173904.25333.5755496.26250.7103372185105.95658.955941.1250.8594163197252.66223.36420.6751.129574208630.56618.056729.4751.2824922005/1215483.26840.97031.33750.7798232225997.37221.7757233.03750.8291543238776.17244.37199.351.2190134248720.67154.47161.11251.2177722006/1255123.67167.8257269.83750.70477522660517371.857324.4250.826143279592.272777254.351.3222694288341.27231.77328.51251.1381852007/1294942.47425.3257338.81250.673462306825.57252.37300.03750.9349953318900.17347.7757356.21251.2098754328723.17364.657293.71.1959772008/1335009.97222.757112.33750.7043962346257.97001.9256894.73750.9076343358016.86787.556918.7251.1587114367865.67049.96995.1251.124442009/1376059.36940.356908.10.877132385819.76875.856908.6750.8423763397758.86941.54408128.2各季节指数计算表年/季1234合计20001.390735491.060123972.45085920010.7744250.7691891.43521911.062677664.0415120020.793210.8221791.104536781.202882963.9228120030.7738580.8997091.181436021.219501584.07450520040.7103370.8594161.129569711.282492323.98181620050.7798230.8291541.219012831.217771684.04576120060.7047750.826141.322268711.138184593.99136820070.673460.9349951.209875331.195977354.01430820080.7043960.9076341.15871061.124440243.89518120090.877130.8423761.7195056.7914147.69079311.151364610.504052336.13762平均0.7546020.8545331.239040511.167116934.015292季节指数0.7517280.8512781.23432171.162672034季节指数10.75172820.85127831.23432241.1626722.年/季度时间标号销售额(Y)季节指数(S)季节分离后的时间序列(Y/S)回归后的趋势(T)最终预测值预测误差2000/11993.10.7517281321.092207.0981659.137-666.03722971.20.8512781140.8732370.8052018.214-1047.01332264.11.2343221834.2872534.5113128.402-864.302441943.31.1626721671.4092698.2183137.142-1193.842001/151673.60.7517282226.3382861.9242151.388-477.788261931.50.8512782268.9413025.632575.653-644.153373927.81.2343223182.1533189.3373936.668-8.86761483079.61.1626722648.7263353.0433898.49-818.892002/292342.40.7517283116.0223516.752643.638-301.2382102552.60.8512782998.553680.4563133.092-580.4923113747.51.2343223036.083844.1624744.933-997.4334124472.81.1626723847.0014007.8694659.837-187.0372003/1133254.40.7517284329.2274171.5753135.889118.51122144245.20.8512784986.8554335.2823690.53554.66983155951.11.2343224821.3534498.9885553.198397.90154166373.11.1626725481.4254662.6945421.184951.91562004/1173904.20.7517285193.6364826.4013628.139276.06072185105.90.8512785997.9234990.1074247.969857.93113197252.61.2343225875.7785153.8146361.464891.13614208630.51.1626727422.9885317.526182.5322447.9682005/1215483.20.7517287294.135481.2264120.391362.812225997.30.8512787045.0545644.9334805.4081191.8923238776.11.2343227110.0595808.6397169.7291606.3714248720.61.1626727500.4815972.3466943.8791776.7212006/1255123.60.7517286815.7666136.0524612.64510.959522660510.8512787108.1366299.7585362.846688.15373279592.21.2343227771.2326463.4657977.9951614.2054288341.21.1626727174.1646627.1717705.227635.97342007/1294942.40.7517286574.7216790.8785104.891-162.4912306825.50.8512788017.9446954.5845920.285905.21513318900.11.2343227210.5197118.298786.26113.83974328723.11.1626727502.6327281.9978466.574256.5262008/1335009.90.7517286664.5147445.7035597.142-587.2422346257.90.8512787351.1827609.416477.724-219.8243358016.81.2343226494.9037773.1169594.526-1577.734367865.61.1626726765.1067936.8229227.921-1362.322009/1376059.30.7517288060.4988100.5296089.392-30.09222385819.70.8512786836.4268264.2357035.162-1215.463397758.81.2343226285.8828427.94210402.79-2643.994408128.21.1626726990.9658591.6489989.269-1861.072010/1410.7517288755.3546581.6432420.8512788919.0617592.6013431.2343229082.76711211.064441.1626729246.47410750.62SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.882769R Square0.779281Adjusted R Square0.773473标准误差1031.834观测值40方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析1142842941142842941134.1654.93466E-14残差3840457896.11064681.48总计39183300837Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept2043.4332.5102656.145350023.5974E-071370.260132716.5238X Variable 1163.7114.133386811.58295964.9347E-14135.0949031192.3179934六、讨论与结论 这次实验还比较简单，就是一些计算问题，但也要有足够的耐心。实验过程中有些计算不知道怎样计算，但同学帮助一下就会了。我明白了相互帮助的重要性。 实验报告评分表学生姓名杨勇学号081434058专业年级2008工商管理实验项目名称实验三:复合型时间序列分解预测EXCEL处理实验学时4学时评价项目权重评价内容评价结果得分ABCD实验态度20%实验态度端正，遵守实验室守则，严格按照实验要求进行操作。20161412实验过程30%实验项目符合大纲，实验方法科学；步骤操作合理，逻辑条理清晰，符合指导书要求。30242118实验结论与讨论30%实验结论正确，分析、讨论深入。30242118实验报告描述20%语言精炼、流畅、准确、灵活，逻辑性强；结构严谨规范，条理清晰，布局合理，系统严密。20161412总分教师签名