统计学实验课实验报告

本科生实验报告

实验课程 统计学

学院名称 商学院

专业名称 会计学 学生姓名 xxx 学生学号

指导教师 刘后平

实验地点 成都理工大学南校区 实验成绩

二〇一五年十月 二〇一五年十月

第二章第一题

收入 1500以下 1500-2000 2000-2500 2500-3000 3000-3500 3500-4000 4000以上 合计

频数 累积 %

4 6.67% 9 21.67% 11 40.00% 15 65.00% 11 83.33% 9 98.33% 1 100.00% 60 100.00%

第二章第二题

（1）

（2）

第三章

综合数据 平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度 区域 最小值 最大值 求和 观测数 2633.333 97.21159 2600 2300 752.9978 567005.6 -0.73868 -0.13714 3100 1100 4200 158000 60 第四章第七题

EXAMINE VARIABLES=VAR00001 /PLOT NONE

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

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Notes

Output Created Comments Input

Active Dataset Filter Weight Split File

N of Rows in Working Data File

Missing Value Handling

Definition of Missing

User-defined missing values for dependent variables are treated as missing.

Cases Used

Statistics are based on cases with no missing values for any dependent variable or factor used.

Syntax

EXAMINE VARIABLES=VAR00001 /PLOT NONE

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

Resources

Processor Time Elapsed Time

[DataSet0] Case Processing Summary 00时00分00秒 00时00分00秒 15-一月-2013 15时52分23秒

DataSet0

25 VAR00001 N 25 Valid Percent 100.0% N Cases Missing Percent 0 .0% N 25 Total Percent 100.0%

Descriptives

VAR00001

Mean

95% Confidence Interval for Mean

5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range

Interquartile Range Skewness Kurtosis

Statistic 1.0091E2 Std. Error 4.09566 Lower Bound Upper Bound

92.4610 1.0937E2 1.0317E2 1.0200E2 419.360 2.04783E1

12.35 136.80 124.45 8.85 -3.372 15.857 .4 .902

第四章第八题

EXAMINE VARIABLES=VAR00001 /PLOT NONE

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

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Notes

Output Created Comments Input

Active Dataset Filter Weight Split File

N of Rows in Working Data File

Missing Value Handling

Definition of Missing

User-defined missing values for dependent variables are treated as missing.

Cases Used

Statistics are based on cases with no missing values for any dependent variable or factor used.

Syntax

EXAMINE VARIABLES=VAR00001 /PLOT NONE

/STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL.

Resources

Processor Time Elapsed Time

00时00分00秒 00时00分00秒 15-一月-2013 16时08分23秒

DataSet0

16

[DataSet0]

Case Processing Summary VAR00001 N 16 Valid Percent 100.0% N Cases Missing Percent 0 .0% N 16 Total Percent 100.0%

Descriptives

VAR00001

Mean

95% Confidence Interval for Mean

5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range

Interquartile Range Skewness Kurtosis

Statistic 1.4900E3 Std. Error 6.19139 Lower Bound Upper Bound

1.4768E3 1.5032E3 1.4900E3 1.4850E3 613.333 2.47656E1 1450.00 1530.00 80.00 40.00 .030 -1.272 .5 1.091

第六章第一题

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY 组 列 1 列 2 列 3

观测数

10 10 10

求和 268.32 2.15 443.09

平均 方差 26.832 7.196262 25.415 3.275161 44.309 6.0588

方差分析

差异源 SS 组间 2214.7 组内 149.0491

df

MS F P-value F crit

2 1107.394 200.6027 6.25E-17 3.3131

27 5.520337

总计 2363.838 29

结论：三组动物每日进食量不同

第六章第三题

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

组 列 1 列 2 列 3

观测数 求和 平均 方差

15 3.038 0.202533 0.006115 13 35.6 2.738462 0.039458 12 34.122 2.8435 0.019998

方差分析 差异源 组间 组内

SS 62.77999 0.779094

df

MS F P-value F crit 2 31.39 1490.744 4.32141E-36 3.251924

37 0.021057

总计 63.55909 39

结论：三个组别的人群每日增加的体重数量不同

第七章第五题

SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple R R Square

Adjusted R Square 标准误差 观测值

1 1 1

5.1279E-16

5

方差分析 回归分析 残差 总计

df

F Significance F

1 40 40 1.5212E+32 1.174E-48 3 7.8886E-31 2.6295E-31 4 40

SS MS

Coefficients 标准误差 t Stat P-value

Intercept 50 5.3782E-16 9.2968E+16 2.7445E-51 X Variable 1 2 1.6216E-16 1.2334E+16 1.17E-48

Intercept X Variable 1

Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%

50 50 50 50 2 2 2 2

第九章第五题

SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple R R Square

Adjusted R Square 标准误差 观测值

0.9863671 0.973268415 0.96881315 4.0779600

8

方差分析

回归分析 残差 总计

df

1 6 7

SS MS F Significance F 3632.830201 3632.8302 218.4535793 6.03013E-06 99.772 16.6297582 3732.60875

Coefficients

Intercept -8.40599811 X Variable 1 0.078126011

标准误差 t Stat P-value

3.121402861 -2.6930193 0.035908033 0.005285865 14.7801752 6.03013E-06

Intercept X Variable 1

Lower 95% -16.04379575 0.065191965 Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% -0.768200471 -16.043796 -0.76820047 0.091060056 0.06519197 0.091060056

RESIDUAL OUTPUT

观测值

1 2 3 4 5 6 7 8 预测 Y

4.8723711 8.781724247 22.06314607 25.1881865 29.09448703 42.37590885 58.00111099 69.7200126 残差

3.2245762 3.718275753 -4.063146067 -3.18816 -2.594487031 -2.375908852 5.9988006 -0.720012601 标准残差 0.80812 0.9848383 -1.07619969 -0.844450399 -0.687198071 -0.629303581 1.5817155 -0.190708708

第九章第六题

SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple R 0.983497051 R Square 0.96729 Adjusted R Square 0.963174755 标准误差 4.657523407 观测值 10

方差分析

回归分析 残差 总计

Intercept X Variable 1

df

SS MS F Significance F

1 5128.059806 5128.059806 236.3976 3.18125E-07 8 173.01943 21.69252429 9 5301.6

Coefficients 标准误差 t Stat P-value

170.4227215 3.821827702 44.59194261 7.06E-11 -0.697847124 0.045387765 -15.37522552 3.18E-07

Intercept X Variable 1

上限 95.0%

161.609571 179.235872 161.609571 179.2359 -0.802511498 -0.59318275 -0.802511498 -0.59318 Lower 95%

Upper 95%

下限 95.0%

RESIDUAL OUTPUT

观测值

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 预测 Y 142.5088366 141.1131423 136.9260596 132.0411297 125.0626585 115.2927987 109.0121746 100.6380091 86.68106666 72.72412418 残差 7.491163427 -1.11314233 1.073940418 2.958870286 -5.06265847 -5.29279874 -4.01217462 -2.63800914 1.3133343 5.275875823 标准残差 1.7059653 -0.2534967 0.2445697 0.673825034 -1.152921786 -1.205331746 -0.913694565 -0.600755161 0.30036136 1.201477882

统计实验课上，按照老师的要求我们用Excel软件和spss软件做了课后章节的习题，这种理论加实践型的教学不仅使我加深了对统计学相关知识点的理解，也增长了我的数据分析、整理、计算的能力。统计学是一门复杂的学科，理论知识的掌握对解决实际问题来说至关重要，相关分析、回归分析、方差分析等这些与实际问题联系紧密的知识我们都应该了解与掌握。本次实验中出现的某些差错就是由于统计知识，实验方法造成的。另外刘老师 理论课上讲解的非常细致到位，感觉上课都能听得懂，实验课上老师也尽心尽力的指导，我觉得实验课上掌握的统计分析知识、能力今后在我的工作生活中会产生很大的用处。本次实验也有不少的遗憾：1.平时课下对不明白的统计知识未能深入探究，理论知识掌握薄弱，导致统计实验中出错，实验进展困难。 2统计理论课与实验课分开来上，个人感觉不如在统计实验课上由老师指导学生（人手一台电脑）直接演示操作相关数据，效果会更好。 总之这次实验时间虽短暂，但却使我受益匪浅。最后衷心感谢老师的传道授业与解惑。 学生（签名）： 2015年10月25日 学生实验 心得 指导 教师 评语 成绩评定： 指导教师（签名）： 年 月 日