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1、评分标准评分标准第第1题：题：25分，其中第分，其中第1问问5分，第分，第2问和问和 第第3问各问各10分。分。第第2、3、4题：各题：各25分，其中分，其中(1)正确应用统计方法正确应用统计方法5分分;(2)正确使用正确使用Excel进行统计分析进行统计分析10分分;(3)根据统计分析结果得出较有建设性的结论根据统计分析结果得出较有建设性的结论10分。分。统计案例Excel上机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
2、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，在函数值存放的单元格即计算出（返回）函数值。统计案例Excel上机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）
3、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）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” 。统计案例Excel上机时间序列数据线图1.表示时间序列数据趋势的图形2.时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴3.图形的长宽比例大致为10 : 74. 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统计案例Excel上机时间序列数据线图【例】【例】
4、【例】【例】我国我国1991199120032003年城乡居民家年城乡居民家庭的人均收入庭的人均收入数据如右表。数据如右表。试绘制线图试绘制线图￥ 19912003年城乡居民家庭人均收入年城乡居民家庭人均收入年份年份城镇居民城镇居民农村居民农村居民19911992199319941995199619971998199920002001200220031700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.15854.06280.06859.07702.88472.2 708.6 784.0 921.61221.01577.71926.12091.12162
5、.02210.32253.42366.42475.62622.2统计案例Excel上机时间序列数据线图统计案例Excel上机指数平滑法指数平滑法(exponential smoothing)1.是加权平均的一种特殊形式是加权平均的一种特殊形式2.对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法3.观观察察值值时时间间越越远远，其其权权数数随随之之呈呈现现指指数数的的下下降降，因而称为指数平滑因而称为指数平滑4.有有一一次次指指数数平平滑滑、二二次次指指数数平平滑滑、三三次次指指数数平平滑滑等等 5.一一次次指指数数平平滑滑法法也也可可用用于于对对时时间间序序列列
6、进进行行修修匀匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势以消除随机波动，找出序列的变化趋势 统计案例Excel上机一次指数平滑一次指数平滑(single exponential smoothing)1.只有一个平滑系数只有一个平滑系数2.观察值离预测时期越久远，权数变得越小观察值离预测时期越久远，权数变得越小 3.以以一一段段时时期期的的预预测测值值与与观观察察值值的的线线性性组组合合作为第作为第t+1期期的预测值，其预测模型为的预测值，其预测模型为 Yt为第为第t期的实际观察值期的实际观察值 Ft 为第为第t期的预测值期的预测值 为平滑系数为平滑系数 (0 某一数值”、“F ，则拒绝原假设H0
7、，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。 统计案例Excel上机相关程度可分为以下几种情况：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。 统计案例Excel上机利用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【工具工具 】【数据分
8、析】【相关系数】进入相关关系窗口做相应处理得以下结果：统计案例Excel上机回归分析 （一）回归分析的概念和特点（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。统计案例Excel上机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。统计案例Excel上机（3）直线回归方程中，自变量的系数为回归系数。回归系数
9、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。统计案例Excel上机（二）一元线性回归分析（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：统计案例Excel上机统计案例Excel上机建立一元线性回归模型建立一元线性回归模型 统计案例Excel上机【例例】求不良贷款对贷款余额的回归方程回归方程为：回归方
10、程为：y = -0.8295 + 0.037895 x回回归归系系数数 =0.037895 =0.037895 表表示示，贷贷款款余余额额每每增增加加1 1亿元，不良贷款平均增加亿元，不良贷款平均增加0.0378950.037895亿元亿元 用Excel进行回归分析统计案例Excel上机估计方程的求法(例题分析)不良贷款对贷款余额回归方程的图示统计案例Excel上机回归系数的检验P 值的应用值的应用P P=0.000000=0.000000 =0.05=0.05，拒绝原假设，拒绝原假设，不良贷款与贷不良贷款与贷款余额之间有显著的线性关系款余额之间有显著的线性关系统计案例Excel上机（三）多元
11、回归模型与回归方程统计案例Excel上机【例例】一家大型商业银行在多个地区设有分行，为弄清楚不良贷款形成的原因，抽取了该银行所属的25家分行2002年的有关业务数据。试建立不良贷款y与贷款余额x1、累计应收贷款x2、贷款项目个数x3和固定资产投资额x4的线性回归方程，并解释各回归系数的含义 用用Excel进行回归进行回归统计案例Excel上机第第1步：步：选择“工具工具”下拉菜单第第2步：步：选择【数据分析数据分析】选项第第3步：步：在分析工具中选择【回归回归】 ，选择【确定确定】第第4步：步：当对话框出现时 在【Y值输入区域值输入区域】设置框内键入Y的数据区域 在【X值输入区域值输入区域】设置框内键入X的数据区域 在【置信度置信度】选项中给出所需的数值 在【输出选项输出选项】中选择输出区域 在【残差残差】分析选项中选择所需的选项统计案例Excel上机
