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1、课 程 实 验 任 务 书 题 目： 学生姓名： 学 号： 专 业： 年 级： 学 院： 指导教师： 教务处制实验一：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 1
2、12 137 122 131 118 134 114 124 125 123 127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107 133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123 128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 1211.2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。二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows2003 、Windows2007 或Windows XP或以上）软件：EXCEL三、实验原理 统计
3、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分组后，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。五、实验结果与数据处理六、讨论与结论 实验二：EXCEL的数据特征描述、抽样推断一、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
4、的基本菜单操作及命令。(二)内容及要求根据学生实验数据，（1）计算特征值；（2）判断该企业职工的平均日加工零件数及优秀率的区间；（3）假设检验（如果以往该企业的工人日加工零件数为115，优秀率为5%，显著性水平为5%）。二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows2003 、Windows2007 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、 在相应方格中输入命令，得到各特征值。COUNT（B4:B53）并回车，得到50个数据中的单位总量。SUM（B4:B53）并回车，得到50个数据中的标志总量。MAX（B4:B53）并回车
5、，得到50个数据中的最大值。MIN（B4:B53）并回车，得到50个数据中的最小值。AVERAGE（B4:B53）并回车，得到50个数据中的平均值。MEDIAN（B4:B53）并回车，得到50个数据中的中位数。GEOMEAN（B4:B53）并回车，得到50个数据中的几何平均数。HARMEAN（B4:B53）并回车，得到50个数据中的调和平均数。AVEDEV（B4:B53）并回车，得到50个数据中的变异统计的平均差。STDEV（B4:B53）并回车，得到50个数据中的变异统计的标准差。VAR（B4:B53）并回车，得到50个数据中的变异统计中的方差。KURT（B4:B53）并回车，得到50个数据
6、中的变异统计中的峰度。SKEW（B4:B53）并回车，得到50个数据中的变异统计中的偏度。2、 抽样推断在单元格中输入CONFIDENCE(所在单元格，标准差所在单元格，样本容量单元格)，点得到极限误差，从而得到日价格零件数和优秀率的置信区间。单元格中键入“=（样本均值单元格-115）/(样本标准差单元格/SQRT（样本容量单元格）)”，得到t值；单元格中键入“=TINA(0.05,49)”得到=0.05，自由度为49的临界值。五、实验结果与数据处理六、讨论与结论实验三：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
7、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155957458554224474694554383345366352341435432734142753744123883586359353332355736538139237684374604294419353344361382102953112913771145445339539812457486491473二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows2003 、Windows2007 或Windows
8、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（
9、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）利用计算出的趋势模型和季节比率，对该小区第五年用电量数据进行预测。3点击“图表向导”“折线图”，数据区域为“用电量”、“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六、讨论与结论 实验四：时间序列分析一、实验目的及要求：(一)目的掌握SPSS用于相关与回归分析的基本操作及命令。(二)内容
10、及要求 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。我国19902005年国民生产总值和财政收入资料年份国内生产总值财政收入199018667.822937.1199121781.53149.48199226923.483483.37199335333.924348.95199448197.865218.1199560793.736242.2199671176.597407.99199778973.048651.14199884402.289875.95199989677.0511444.08200099214.5513395.232001109655.216386.04200
11、2120332.718903.642003135822.821715.252004159878.326396.472005183084.831649.29二、仪器用具硬件：计算机（安装Windows2003 、Windows2007 或Windows XP或以上）软件：SPSS三、实验原理 相关与回归分析的原理等。四、实验方法与步骤按照附件中的一元线性回归方程的建立与检验方式利用上述数据运行程序。五、实验结果与数据处理六、讨论与结论附：一元回归分析（在实验报告中不要打印这部分）在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系，则称其为一元回归分析。其回归模型为 y 称为因变量，x称
12、为自变量， 称为随机误差，a，b称为待估计的回归参数，下标i表示第i个观测值。如果给出a和b的估计量分别为 、，则经验回归方程: 一般把称为残差 ， 残差 可视为扰动的“估计量”。例子:湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气温的数据如表1-1，分析三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系。表1-1 三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的情况表年份1961196219631964196519661967196819691970三月上旬平均温度8.68.39.78.57.58.47.39.75.45.5越冬代二化螟发蛾盛期（6月30日为0）35314452751） 准备分析
13、数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”在SPSS数据编辑窗口中，创建“年份”、“温度”和“发蛾盛期”变量，并把数据输入相应的变量中。 2） 启动线性回归过程。击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图1-1所示的线性回归过程窗口。3） 设置分析变量设置因变量：本例为“发蛾盛期”变量，用鼠标选中左边变量列表中的“发蛾盛期”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就自动调入“Dependent”显示栏里。设置自变量：选择一个变量作为自变量进入“Independent(S)”框中。用鼠标选中左边变量列表中的“温度”变量，然后点击“Independent(S)”栏左边的 8向右拉按钮，该变量就自动调入“Independent(S)”显示栏里。注：SPSS中一元回归和多元回归以及多元逐步回归都是使用同一过程，所以该栏可以输入多个自变量。设置控制变量
