统计学课内实验报告(详解+心得)
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
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，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
127 120 129 117 126 123 128 139 122 133 119 124 107
133 134 113 115 117 126 127 120 139 130 122 123 123
128 122 118 118 127 124 125 108 112 135 509
1.2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)
257 276 297 252 238 310 240 236 265 278
271 292 261 281 301 274 267 280 291 258
272 284 268 303 273 263 322 249 269 295
（1）计算该百货公司日销售额的均值、众数、中位数;
（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
1 501 574 585 542
2 447 469 455 438
3 345 366 352 341
4 354 327 341 427
5 374 412 388 358
6 359 353 332 355
7 365 381 392 376
8 437 460 429 441
9 353 344 361 382
10 295 311 291 377
11 454 453 395 398
12 457 486 491 473
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1996～2011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 2937.1
1997 21781.5 3149.48
1998 26923.48 3483.37
1999 35333.92 4348.95
2000 48197.86 5218.1
2001 60793.73 6242.2
2002 71176.59 7407.99
2003 78973.04 8651.14
2004 84402.28 9875.95
2005 89677.05 11444.08
2006 99214.55 13395.23
2007 109655.2 16386.04
2008 120332.7 18903.64
2009 135822.8 21715.25
2010 159878.3 26396.47
2011 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：
1.工人人数与零件个数分组表
零件数(个） 工人数（人）
107-114 7 114-121 11 121-128 20 128-135 8 135-142 4 合计
50
工人人数—零件个数分布图
51015
2025107-114114-121
121-128128-135
135-142
系列1
2..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
0510
15
20
25114121128135142其他
107
频率
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%80.00%100.00%120.00%频率累积 %
3. 假设日加工零件数大于等于130为优秀
加工零件数人数
≥130 9
＜130 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：
（二）实验结果与分析
通过这个实验，也让我对数据描述统计、数值运算有了很深的了解和理
解，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：0.0723531
2、抽样推断
极限误差=CONFIDENCE(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α=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：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。
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
第一季度559 574 585 542 447 469 455 438 345 366 352 341
第二季度354 327 341 427 374 412 388 358 359 353 332 355
第三季度365 381 392 376 437 460 429 441 353 344 361 382
第四季度295 311 291 377 454 453 395 398 457 486 491 473
（2）点击“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”：
414.5 434 433.25 437 397.25 413.75 408.625 414
380 393.5 384 391 369 379 368.625 380.625 358 364.5 353.25 370.25 360.5 366.375 358.25 374.625 363 368.25 363.25 379 373.375 384.875 374.25 380.75 383.75 401.5 385.25 382.5 381.125 393 381.875 385.5 378.5 384.5 378.5 388.5 370.5 379.25 373.375 391.25 362.5 374 368.25 394 373.625 383 368.625 396.75 384.75 392 369 399.5 387.25 395.25 376.75 403.5 389.75 398.5 384.5 407.5
（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 1.055556
1.02981 1.038259 1.041709 1.027258 0.993065 0.99488 0.98604 0.988321 0.972213 0.956804 0.9706 0.995404 1.006888 1.021628 1.008838 0.992218 1.021592 1.013843 1.013726 0.992971 0.970224 0.976501 0.998983 0.993069 0.993544 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：
月份
各月平均指数/100 指数平均值
第一年 第二年 第三年 第四年 平均数 调整指
1 1.048943 1.008838 0.9811
2 1.012967 1.011455 2 1.038259 1.013726 0.96314 1.005042 1.00354
3 0.99488 0.998983 0.94096 0.97827
4 0.976814 4 0.956804 0.97943 0.984299 0.973511 0.972058
5 1.043423 1.021628 1.05555
6 1.040202 1.038649 6 1.02981 1.013843 1.027258 1.02363
7 1.022109 7 0.993065 0.976501 0.988321 0.985962 0.98449
8 0.972213 1.00822 0.995404 0.991946 0.990465
9 1.006888 1.060263 0.992218 1.01979 1.018268 10 1.021592 1.041709 0.992971 1.018757 1.017236 11 0.970224 0.98604 0.993069 0.983111 0.981643 12 0.993544 0.9706 0.990087 0.984744 0.983274 合计 8.030759 12.11769 12.03586 3.869519 12.01794 12
（5）做出折线图如下：
指数折线图
0.92
0.940.960.9811.021.041.061
2
3
4
5
6
7
8
9
1011
12
系列1
用各年各月的用电量除以对应的季节指数，得到：
月份 第一年 第二年 第三年 第四年
1 353.189 567.499 578.3748 535.8618
2 445.42
3 467.345 453.395
436.4549