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1、1一 实验目的及要求（一）目的实验一：EXCEL 的数据整理与显示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。实验二：EXCEL 的数据特征描述、抽样推断熟悉 EXCEL 用于数据描述统计、抽样推断实验三：时间序列分析掌握 EXCEL 用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。实验四：一元线性回归分析掌握 EXCEL 用于相关与回归分析的基本操作及命令。（二）要求1、按要求认真完成实验任务中规定的所有练习；2、实验结束后要撰写格式规范的实验报告
2、，正文统一用小四号字，必须有页码；3、实验报告中的图表制作要规范，图表必须有名称和序号；4、实验结果分析既要简明扼要，又要能说明问题。二、实验任务实验一 根据下面的数据。1.1 用 Excel 制作一张组距式次数分布表，并绘制一张条形图(或柱状图)，反映工人加工零件的人数分布情况。从某企业中按随即抽样的原则抽出50名工人，以了解该企业工人生产状况（日加工零件数）：117 108 110 112 137 122 131 118 134 114 124 125 123 127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107133 134 113 11
3、5 117 126 127 120 139 130 122 123 123 128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 50921.2 整理成频数分布表，并绘制直方图。1.3 假设日加工零件数大于等于 130 为优秀。实验二 百货公司 6 月份各天的销售额数据如下(单位:万元)257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269 295（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;（
4、2）计算该百货公司日销售额的极差、标准差;（3）计算日销售额分布的偏态系数和峰度系数。实验三 根据实验一数据， （1）计算特征值；（2）在 95.45%的概率保证度下，判断该企业职工的平均日加工零件数及优秀率的区间。实验四 1、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，对某小区居民用电量（千度）季节数据的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。月度 第一年 第二年 第三年 第四年1 501 574 585 5422 447 469 455 4383 345 366 352 3414 354 327 341 4275 374 412 388 3586 35
5、9 353 332 3557 365 381 392 3768 437 460 429 4419 353 344 361 38210 295 311 291 37711 454 453 395 398312 457 486 491 473实验五综合运用统计学中相关与回归分析的内容，根据下列数据作出一个相关回归模型。某地区 19962011 年国民生产总值和财政收入资料 单位：亿元年份 国内生产总值 财政收入1996 18667.82 2937.11997 21781.5 3149.481998 26923.48 3483.371999 35333.92 4348.952000 48197.86
6、 5218.12001 60793.73 6242.22002 71176.59 7407.992003 78973.04 8651.142004 84402.28 9875.952005 89677.05 11444.082006 99214.55 13395.232007 109655.2 16386.042008 120332.7 18903.642009 135822.8 21715.252010 159878.3 26396.472011 183084.8 31649.29三、实验地点院机房四 实验内容及结果实验一：（一）实验图表：41.工人人数与零件个数分组表零件数(个） 工人数（
7、人）107-114 7114-121 11121-128 20128-135 8135-142 4合计 50工人人数零件个数分布图0510152025107-114 114-121 121-128 128-135 135-142系 列 12.工人人数与生产零件个数频率分布表 零件数 次数 频率人数（人） 比重（%）107-114 7 14%114-121 11 22%121-128 20 40%128-135 8 16%135-142 4 8%合计 50 100%工人加工零件直方图直 方 图0510152025114121128135142其 他107频率0.00%20.00%40.00%60
8、.00%80.00%100.00%120.00%频 率累 积 %53. 假设日加工零件数大于等于 130 为优秀加工零件数 人数130 9130 41则优秀率=9/50=0.18=18%（二）实验结果与分析1、首先，组距式分组，需要先整体把握所有数据，把最大值和最小值找出来，再计算全距，因为总共 50 人，直接分为 5 组，这样刚好组距为 7，于是就得出工人人数与零件个数分组表。2、再根据这个表的数据和步骤，得出条形图。从这个条形图可以很直观的看出，工人生产零件个数在 121-128 件之间的人数最多，总共 20 人，工人生产零件个数在 135-142 之间的人数最少，总共 4 人，其余分组人
9、数大致相同。3、根据上述资料整理得出工人人数与生产零件个数频率分布表，同时也做出条形图，可以很直观的看出，工人生产零件个数在 121-128 件之间的人数最多，占 40%，工人生产零件个数在 135-142 之间的人数最少，占 8%。4、根据资料，找出日加工零件数大于等于 130 的人数为 9 人，所以得出优秀率为 18%。实验二：（一）实验图表：1、 在相应方格中输入命令，得到所要求的数值均值： 众数：中位数：2、在相应方格中输入命令，得到所要求的数值极差: 标准差：3、在相应方格中输入命令，得到所要求的数值偏态系数: 峰度系数：（2）实验结果与分析通过这个实验，也让我对数据描述统计、数值运
10、算有了很深的了解和理解，6并且明白 EXCEL 的好处，特别是对统计数据的重要性，也熟悉了这方面的一些基本菜单操作及命令。实验三：（一）实验图表：1、 在相应方格中输入命令，得到各特征值。单位总量：50 标志总量：6131 最大值：139 最小值：107: 平均值：122.62 中位数：123 几何平均数：122.3569519 调和平均数:：122.0936216 变异统计的平均差：6.3552 变异统计的标准差：8.108675123 变异统计中的方差：65.75061224 变异统计中的峰度：-0.45441358 变异统计中的偏度：0.07235312、 抽样推断极限误差=CONFID
11、ENCE(0.072353，8.108675123，50)= 2.06056494日加工零件的置信区间为（120.559435，124.680565）优秀率的置信区间(0.07081514，0.28918486)3、 假设检验t=(样本均值单元格-115）/(样本标准差单元格/SQRT（样本容量单元格）)=（122.62-115）/（8.108675123/50）=6.644924838因为 =0.05，自由度为 49 ，则 TINV(0.05,49)= 2.009575199 所以其临界值为 2.009575119（二）实验结果与分析这组数据的最大值为 139，最小值为 107。企业职工的平
12、均日加工零件数为为 122.62，标准差为 8.108675123， 整体的波动幅度不大。在 95%的置信度下，估计该企业职工的日加工零件的置信区间为（120.559435，124.680565） ，优秀率的置信区间(0.07081514，0.28918486) ，其临界值为 2.009575119。抽样推断分析法是经济分析中广泛应用的一种统计分析方法。本实训使我进一步巩固统计抽样推断的基础知识与基本技能，熟练掌握抽样推断分析的基础知识与运用条件，熟练掌握抽样推断分析的基本技能与计算过程。抽 样 推 断是 在 抽 样 调 查 的 基 础 上 进 行 的 统 计 方 法 ， 主 要 内 容 为
13、： 参 数 估 计 和 假 设 检验 。 输入正确的数据也是成为整个统计学实验的基础。7实验四：（一）实验图表：1.（1）输入“年/季度” 、 “时间标号”：年季度 第一年 第二年 第三年 第四年559 574 585 542447 469 455 438第一季度345 366 352 341354 327 341 427374 412 388 358第二季度359 353 332 355365 381 392 376437 460 429 441第三季度353 344 361 382295 311 291 377454 453 395 398第四季度457 486 491 473（2）点击“
14、数据分析”“移动平均”，输入区域为“用电量”，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”：414.5 434 433.25 437 397.25 413.75 408.625 414380 393.5 384 391 369 379 368.625 380.625358 364.5 353.25 370.25 360.5 366.375 358.25 374.625363 368.25 363.25 379 373.375 384.875 374.25 380.75383.75 401.5 385.25 382.5 381.125 3
15、93 381.875 385.5378.5 384.5 378.5 388.5 370.5 379.25 373.375 391.25362.5 374 368.25 394 373.625 383 368.625 396.75384.75 392 369 399.5 387.25 395.25 376.75 403.5389.75 398.5 384.5 407.5（3）对称一下 “移动平均值”和“中心化后的移动平均值”，用移动平均值的第一项对准第四期，中心化后的移动平均值的第一项对准移动平均值的第一项，然后用“用电量”除以“中心化后的移动平均值”，得到：1.043423 1.048943 1.060263 1.0555561.02981 1.038259 1.041709 1.0272580.993065 0.99488 0.98604 0.98832180.972213 0.956804 0.9706 0.9954041.006888 1.021628 1.008838 0.9922181.021592 1.013843 1.013726 0.9929710.970224 0.976501 0.998983 0.9930690.993544 1.00822 0.97943 0.990087（4）把得到的数据复制到“季节指数计算表”中，得到：各月平均
