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1、评分标准,第1题：25分，其中第1问5分，第2问和 第3问各10分。 第2、3、4题：各25分，其中 (1)正确应用统计方法5分; (2)正确使用Excel进行统计分析10分; (3)根据统计分析结果得出较有建设性的结论10分。,Excel函数（包括统计函数）的使用,选择适当的函数值存放的单元格； 使用“插入”菜单“函数”选项，或使用“常用”工具栏中的“粘贴函数”按钮进入“粘贴函数”对话框； 在“函数分类”列表中选择“统计”，在“函数名”列表中选择相应的函数（对话框内提示函数的语法和功能）； 点击“确定”按钮，出现输入数据或单元格范围的对话框； 输入数据或单元格范围； 点击“确定”按钮，在函数
2、值存放的单元格即计算出（返回）函数值。,Excel制表、绘图,（1）单击“插入”菜单，选择“图表”选项，或单击“常用”工具栏中的“图表向导”按钮，出现 “图表向导 4步骤之1 图表类型”对话框，在“图表类型”列表中选择相应的图表。 （2）单击“下一步”，出现“图表向导 4步骤之2 图表数据源”对话框，选择数据区域。 （3）单击“下一步”，出现“图表向导 4步骤之3 图表选项”对话框；选择“数据标志”选项卡中的数据标志为“显示百分比”。 （4）在“标题”选项卡中的图表标题文本框中输入图的标题。 （5）在“图例”选项卡中，点击“显示图例”复选框使之被选中，并在“位置”单选框中选择“靠右” 。 （6
3、）单击“下一步”，出现“图表向导 4步骤之4 图表位置”对话框，当前的选择表示该图表作为对象（插入）显示在“图表”工作表内； （7）单击“完成” 。,时间序列数据线图,表示时间序列数据趋势的图形 时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴 图形的长宽比例大致为10 : 7 4. 一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断,时间序列数据线图,【例】我国19912003年城乡居民家庭的人均收入数据如右表。试绘制线图,时间序列数据线图,指数平滑法 (exponential smoothing),是加权平均的一种特殊形式 对过去的观察值加权平均进
4、行预测的一种方法 观察值时间越远，其权数随之呈现指数的下降，因而称为指数平滑 有一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等 一次指数平滑法也可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势,一次指数平滑 (single exponential smoothing),只有一个平滑系数 观察值离预测时期越久远，权数变得越小 以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为第t+1期的预测值，其预测模型为,Yt为第t期的实际观察值 Ft 为第t期的预测值 为平滑系数 (0 某一数值”、“F ，则拒绝原假设H0 ，表明均值之间的差异是显著的，所检验的因素对观察值有显著影响 若F0,表明变量之间为正
5、相关；r0，表明变量之间为负相关。 （5）r的绝对值越接近于1，表明线性相关关系越密切；r越接近于0，表明线性相关关系越不密切。,相关程度可分为以下几种情况：, ，为无线性相关； 0.3 0.5，为低度线性相关； 0.5 0.8，为显著线性相关； 0.8，一般称为高度线性相关。 以上说明必须建立在相关系数通过显著性检验的基础之上。,利用EXCEL计算相关系数,以表1的资料为例，处理的简要步骤与结果如 下：在EXCEL主页面中，从【工具 】【数据 分析】【相关系数】进入相关关系窗口做相 应处理得以下结果：,回归分析,（一）回归分析的概念和特点 1回归分析的概念回归分析就是对具有相关关系的变量之间
6、数 量变化的一般关系进行测定，确定一个相关的 数学表达式，以便于进行估计或预测的统计方 法。,2回归分析的特点,（1）在变量之间，必须根据研究目的具体确定哪些是自变量，哪个是因变量。 （2）回归方程的作用在于，在给定自变量的数值情况下来估计因变量的可能值。一个回归方程只能做一种推算。推算的结果表明变量之间具体的变动关系。,（3）直线回归方程中，自变量的系数为回归系数。回归系数的符号为正时，表示正相关；回归系数的符号为负时，表示负相关。 （4）确定回归方程时，只要求因变量是随机的，而自变量是给定的数值。,（二）一元线性回归分析,1一元线性回归模型的确定设有两个变量 和 ，变量 的取值随变量 取值的变化而变化，我们称 为因变量， 为自变量； 反之亦然。一般来说，对于具有线性相关关系的两个 变量，可以用一条直线方程来表示它们之间的关系， 即： 倚 回归方程：倚 回归方程：,
