實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求（一）目的實(shí)驗(yàn)一：EXCEL的數(shù)據(jù)整理與顯示1．了解EXCEL的基本命令與操作、熟悉EXCEL數(shù)據(jù)輸入、輸出與編輯方法；2．熟悉EXCEL用于預(yù)處理的基本菜單操作與命令；3．熟悉EXCEL用于整理與顯示的基本菜單操作與命令。實(shí)驗(yàn)二：EXCEL的數(shù)據(jù)特征描述、抽樣推斷熟悉EXCEL用于數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)、抽樣推斷實(shí)驗(yàn)三：時(shí)間序列分析掌握EXCEL用于移動(dòng)平均、線性趨勢(shì)分析的基本菜單操作與命令。實(shí)驗(yàn)四：一元線性回歸分析掌握EXCEL用于相關(guān)與回歸分析的基本操作與命令。（二）要求1、按要求認(rèn)真完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)中規(guī)定的所有練習(xí)；2、實(shí)驗(yàn)結(jié)束后要撰寫格式規(guī)范的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，正文統(tǒng)一用小四號(hào)字，必須有頁(yè)碼；3、實(shí)驗(yàn)報(bào)告中的圖表制作要規(guī)范，圖表必須有名稱和序號(hào)；4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析既要簡(jiǎn)明扼要，又要能說(shuō)明問題。二、實(shí)驗(yàn)任務(wù) 實(shí)驗(yàn)一根據(jù)下面的數(shù)據(jù)。1.1用Excel制作一張組距式次數(shù)分布表，并繪制一張條形圖(或柱狀圖)，反映工人加工零件的人數(shù)分布情況。從某企業(yè)中按隨即抽樣的原則抽出50名工人，以了解該企業(yè)工人生產(chǎn)狀況（日加工零件數(shù)）：1171081101121371221311181341141241251231271201291171261231281391221331191241071331341131151171261271201391301221231231281221181181271241251081121355091.2整理成頻數(shù)分布表，并繪制直方圖。1.3假設(shè)日加工零件數(shù)大于等于130為優(yōu)秀。實(shí)驗(yàn)二百貨公司6月份各天的銷售額數(shù)據(jù)如下(單位:萬(wàn)元)257276297252238310240236265278271292261281301274267280291258272284268303273263322249269295（1）計(jì)算該百貨公司日銷售額的均值、眾數(shù)、中位數(shù);（2）計(jì)算該百貨公司日銷售額的極差、標(biāo)準(zhǔn)差;（3）計(jì)算日銷售額分布的偏態(tài)系數(shù)和峰度系數(shù)。實(shí)驗(yàn)三根據(jù)實(shí)驗(yàn)一數(shù)據(jù)，（1）計(jì)算特征值；（2）在95.45%的概率保證度下，判斷該企業(yè)職工的平均日加工零件數(shù)與優(yōu)秀率的區(qū)間。實(shí)驗(yàn)四1、綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)時(shí)間序列中的移動(dòng)平均、季節(jié)指數(shù)運(yùn)算、時(shí)間序列因素分解、圖形展示等知識(shí)，對(duì)某小區(qū)居民用電量（千度）季節(jié)數(shù)據(jù)的構(gòu)成要素進(jìn)行分解，并作出圖形進(jìn)行分析。月度第一年第二年第三年第四年150157458554224474694554383345366352341435432734142753744123883586359353332355736538139237684374604294419353344361382102953112913771145445339539812457486491473實(shí)驗(yàn)五綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中相關(guān)與回歸分析的內(nèi)容，根據(jù)下列數(shù)據(jù)作出一個(gè)相關(guān)回歸模型。某地區(qū)1996～2011年國(guó)民生產(chǎn)總值和財(cái)政收入資料單位：億元年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值財(cái)政收入199618667.822937.1199721781.53149.48199826923.483483.37199935333.924348.95200048197.865218.1200160793.736242.2200271176.597407.99200378973.048651289875.95200589677.0511444.08200699214.5513395.232007109655.216386.042008120332.718903.642009135822.821715.252010159878.326396.472011183084.831649.29三、實(shí)驗(yàn)地點(diǎn) 院機(jī)房實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與結(jié)果 實(shí)驗(yàn)一：（一）實(shí)驗(yàn)圖表：1.工人人數(shù)與零件個(gè)數(shù)分組表零件數(shù)(個(gè)）工人數(shù)（人）107-1147114-12111121-12820128-1358135-1424合計(jì)50工人人數(shù)—零件個(gè)數(shù)分布圖2..工人人數(shù)與生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)頻率分布表零件數(shù)次數(shù)頻率人數(shù)（人）比重（%）107-114714%114-1211122%121-1282040%128-135816%135-14248%合計(jì)50100%工人加工零件直方圖3.假設(shè)日加工零件數(shù)大于等于130為優(yōu)秀加工零件數(shù)人數(shù)≥1309＜13041則優(yōu)秀率=9/50=0.18=18%（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析1、首先，組距式分組，需要先整體把握所有數(shù)據(jù)，把最大值和最小值找出來(lái)，再計(jì)算全距，因?yàn)榭偣?0人，直接分為5組，這樣剛好組距為7，于是就得出工人人數(shù)與零件個(gè)數(shù)分組表。2、再根據(jù)這個(gè)表的數(shù)據(jù)和步驟，得出條形圖。從這個(gè)條形圖可以很直觀的看出，工人生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)在121-128件之間的人數(shù)最多，總共20人，工人生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)在135-142之間的人數(shù)最少，總共4人，其余分組人數(shù)大致相同。3、根據(jù)上述資料整理得出工人人數(shù)與生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)頻率分布表，同時(shí)也做出條形圖，可以很直觀的看出，工人生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)在121-128件之間的人數(shù)最多，占40%，工人生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)在135-142之間的人數(shù)最少，占8%。4、根據(jù)資料，找出日加工零件數(shù)大于等于130的人數(shù)為9人，所以得出優(yōu)秀率為18%。實(shí)驗(yàn)二：（一）實(shí)驗(yàn)圖表：1、在相應(yīng)方格中輸入命令，得到所要求的數(shù)值均值：眾數(shù)：中位數(shù)：在相應(yīng)方格中輸入命令，得到所要求的數(shù)值極差:標(biāo)準(zhǔn)差：在相應(yīng)方格中輸入命令，得到所要求的數(shù)值偏態(tài)系數(shù):峰度系數(shù)：實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過這個(gè)實(shí)驗(yàn)，也讓我對(duì)數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)、數(shù)值運(yùn)算有了很深的了解和理解，并且明白EXCEL的好處，特別是對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的重要性，也熟悉了這方面的一些基本菜單操作與命令。實(shí)驗(yàn)三：（一）實(shí)驗(yàn)圖表：1、在相應(yīng)方格中輸入命令，得到各特征值。單位總量：50標(biāo)志總量：6131最大值：139最小值：107:平均值：122.62中位數(shù)：123幾何平均數(shù)：122.3569519調(diào)和平均數(shù):：122.0936216變異統(tǒng)計(jì)的平均差：6.3552變異統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差：8.108675123變異統(tǒng)計(jì)中的方差：65.75061224變異統(tǒng)計(jì)中的峰度：-0.45441358變異統(tǒng)計(jì)中的偏度：0.07235312、抽樣推斷極限誤差=CONFIDENCE(0.072353，8.108675123，50)=2.06056494日加工零件的置信區(qū)間為（120.559435，124.680565）優(yōu)秀率的置信區(qū)間(0.07081514，0.28918486)3、假設(shè)檢驗(yàn)t=(樣本均值單元格-115）/(樣本標(biāo)準(zhǔn)差單元格/SQRT（樣本容量單元格）)=（122.62-115）/（8.108675123/50）=6.644924838因?yàn)棣?0.05，自由度為49，則TINV(0.05,49)=2.009575199所以其臨界值為2.009575119（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析這組數(shù)據(jù)的最大值為139，最小值為107。企業(yè)職工的平均日加工零件數(shù)為為122.62，標(biāo)準(zhǔn)差為8.108675123，整體的波動(dòng)幅度不大。在95%的置信度下，估計(jì)該企業(yè)職工的日加工零件的置信區(qū)間為（120.559435，124.680565），優(yōu)秀率的置信區(qū)間(0.07081514，0.28918486)，其臨界值為2.009575119。抽樣推斷分析法是經(jīng)濟(jì)分析中廣泛應(yīng)用的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。本實(shí)訓(xùn)使我進(jìn)一步鞏固統(tǒng)計(jì)抽樣推斷的基礎(chǔ)知識(shí)與基本技能，熟練掌握抽樣推斷分析的基礎(chǔ)知識(shí)與運(yùn)用條件，熟練掌握抽樣推斷分析的基本技能與計(jì)算過程。抽樣推斷是在抽樣調(diào)查的基礎(chǔ)上進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)方法，主要內(nèi)容為：參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。輸入正確的數(shù)據(jù)也是成為整個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)四：（一）實(shí)驗(yàn)圖表：1.（1）輸入“年/季度”、“時(shí)間標(biāo)號(hào)”：年季度第一年第二年第三年第四年第一季度559574585542447469455438345366352341第二季度354327341427374412388358359353332355第三季度365381392376437460429441353344361382第四季度295311291377454453395398457486491473（2）點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”→“移動(dòng)平均”，輸入?yún)^(qū)域?yàn)椤坝秒娏俊保g隔4，輸出“移動(dòng)平均值”；同樣的辦法對(duì)“移動(dòng)平均值”進(jìn)行2步平均，輸出“中心化后的移動(dòng)平均值”：414.5434433.25437397.25413.75408.625414380393.5384391369379368.625380.625358364.5353.25370.25360.5366.375358.25374.625363368.25363.25379373.375384.875374.25380.75383.75401.5385.25382.5381.125393381.875385.5378.5384.5378.5388.5370.5379.25373.375391.25362.5374368.25394373.625383368.625396.75384.75392369399.5387.25395.25376.75403.5389.75398.5384.5407.5（3）對(duì)稱一下“移動(dòng)平均值”和“中心化后的移動(dòng)平均值”，用移動(dòng)平均值的第一項(xiàng)對(duì)準(zhǔn)第四期，中心化后的移動(dòng)平均值的第一項(xiàng)對(duì)準(zhǔn)移動(dòng)平均值的第一項(xiàng)，然后用“用電量”除以“中心化后的移動(dòng)平均值”，得到：1.0434231.0489431.0602631.0555561.029811.0382591.0417091.0272580.9930650.994880.986040.9883210.9722130.9568040.97060.9954041.0068881.0216281.0088380.9922181.0215921.0138431.0137260.9929710.9702240.9765010.9989830.9930690.9935441.008220.979430.990087（4）把得到的數(shù)據(jù)復(fù)制到“季節(jié)指數(shù)計(jì)算表”中，得到：月份各月平均指數(shù)/100指數(shù)平均值第一年第二年第三年第四年平均數(shù)調(diào)整指11.0489431.0088380.981121.0129671.01145521.0382591.0137260.963141.0050421.0035430.994880.9989830.940960.9782740.97681440.9568040.979430.9842990.9735110.97205851.0434231.0216281.0555561.0402021.03864961.029811.0138431.0272581.0236371.02210970.9930650.9765010.9883210.9859620.9844980.9722131.008220.9954040.9919460.99046591.0068881.0602630.9922181.019791.018268101.0215921.0417090.9929711.0187571.017236110.9702240.986040.9930690.9831110.981643120.9935440.97060.9900870.9847440.983274合計(jì)8.03075912.1176912.035863.86951912.0179412（5）做出折線圖如下：用各年各月的用電量除以對(duì)應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，得到：月份第一年第二年第三年第四年1353.189567.499578.3748535.86182445.423467.345453.395436.45493353.189374.6877360.3553349.09424364.1758336.3998350.8022439.27435360.0831396.6691373.5622344.67856351.2346345.3644324.8186347.32117370.75387.0024398.1757381.92368441.2069464.4282433.1298445.24539346.667337.8287354.5237375.14710290.0015305.7304286.0693370.612111462.4899461.4712402.3866405.442712464.7738494.2671499.3522481.0462、（1）完善“用電量”和“季節(jié)指數(shù)”后，計(jì)算“用電量”/“季節(jié)指數(shù)”，得到：月平均用電量季節(jié)指數(shù)用電量/季節(jié)指數(shù)553.251.011455546.9844031452.251.00354450.65468243510.976814359.3316064362.250.972058372.66306313831.038649368.7482489349.751.022109342.1846733378.50.98449384.4630215441.750.990465382018268353.5416427318.51.017236313.10335064250.981643432.9476195476.750.983274484.8597644（2）點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”→“回歸”，Y值輸入?yún)^(qū)域?yàn)榧竟?jié)分離后的時(shí)間序列，X值輸入?yún)^(qū)域?yàn)闀r(shí)間標(biāo)號(hào)，輸出：SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)MultipleR0.221792RSquare0.049192AdjustedRSquare-0.04589標(biāo)準(zhǔn)誤差68.5633觀測(cè)值12方差分析dfSSMSFSignificanceF回歸分析12432.12432.10.5173660.488435殘差1047009.264700.926總計(jì)1149441.36Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatP-valueLower95%Intercept426.108442.1977910.097881.45E-06332.0859XVariable1-4.124045.733551-0.719280.488435-16.8992（3）最終計(jì)算得出：第五年各月預(yù)測(cè)值月份預(yù)測(cè)值1553.252452.2533514362.2553836349.757378.58441.75936010318.51142512476.753、做出折線圖(用電量)如下：4、銷售額預(yù)測(cè)圖（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析第五年各月用電量的波動(dòng)不大，主要維持在400度上下波動(dòng)，其中6月份和10月份用電量最少。1月份和12月份用電量最多。 統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，主要通過利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，并進(jìn)而進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策提供依據(jù)和參考。它被廣泛的應(yīng)用在各門學(xué)科之上，從物理和社會(huì)科學(xué)到人文科學(xué)，甚至被用來(lái)工商業(yè)與政府的情報(bào)決策之上。統(tǒng)計(jì)學(xué)主要又分為描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。給定一組數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以摘要并且描述這份數(shù)據(jù)，這個(gè)用法稱作為描述統(tǒng)計(jì)學(xué)。另外，觀察者以數(shù)據(jù)的形態(tài)建立出一個(gè)用以解釋其隨機(jī)性和不確定性的數(shù)學(xué)模型，以之來(lái)推論研究中的步驟與母體，這種用法被稱做推論統(tǒng)計(jì)學(xué)。我們學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和進(jìn)行這個(gè)實(shí)驗(yàn)的目的是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)思想進(jìn)行分析的能力，在實(shí)踐工作中，要善于利用統(tǒng)計(jì)的思維方式進(jìn)行思考，在紛繁復(fù)雜的社會(huì)實(shí)踐中，要學(xué)會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)字、分析數(shù)字，并使用數(shù)字說(shuō)話；掌握基本的統(tǒng)計(jì)方法，要掌握統(tǒng)計(jì)工作中涉與到基本統(tǒng)計(jì)概念和基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法，能夠閱讀常規(guī)的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，了解統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的含義。同時(shí)，能夠自己處理常見的統(tǒng)計(jì)問題；鍛煉統(tǒng)計(jì)計(jì)算的能力。在掌握統(tǒng)計(jì)方法的基礎(chǔ)上，要培養(yǎng)動(dòng)手計(jì)算的能力。其中涉與到運(yùn)用數(shù)學(xué)公式和使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算的有關(guān)技能。

實(shí)驗(yàn)五（一）實(shí)驗(yàn)圖表：輸入／移去的變量b模型輸入的變量移去的變量方法1財(cái)政收入a.輸入a.已輸入所有請(qǐng)求的變量。b.因變量:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值模型匯總b模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.981.963.9609840.648a.預(yù)測(cè)變量:(常量),財(cái)政收入。b.因變量:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值A(chǔ)novab模型平方和df均方FSig.1回歸3.492E1013.492E10360.631.000殘差1.356E9149.684E7總計(jì)3.628E1015a.預(yù)測(cè)變量:(常量),財(cái)政收入。b.因變量:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版tSig.1(常量)18547.5884234.3504.380.001財(cái)政收入5.477.288.98118.990.000a.因變量:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值殘差統(tǒng)計(jì)量a極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N預(yù)測(cè)值34632.98191878.8983994.7348251.35116殘差-15965.16413046.399.0009506.96916標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)值-1.0232.236.0001.00016標(biāo)準(zhǔn)殘差-1.6221.326.000.96616a.因變量:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值模型摘要模型擬合擬合統(tǒng)計(jì)量均值SE最小值最大值平穩(wěn)的R方1.957E-151.957E-151.957E-15R方.995.995.995RMSE3274.2613274.2613274.261MAPE3.2483.2483.248MaxAPE6.2626.2626.262MAE2682.8262682.8262682.826MaxAE7130.1997130.1997130.199正態(tài)化的BIC16.37616.37616.376模型擬合擬合統(tǒng)計(jì)量百分位510255075平穩(wěn)的R方1.957E-151.957E-151.957E-151.957E-151.957E-15R方.995.995.995.995.995RMSE3274.2613274.2613274.2613274.2613274.261MAPE3.2483.2483.2483.2483.248MaxAPE6.2626.2626.2626.2626.262MAE2682.8262682.8262682.8262682.8262682.826MaxAE7130.1997130.1997130.1997130.1997130.199正態(tài)化的BIC16.37616.37616.37616.37616.376模型擬合擬合統(tǒng)計(jì)量百分位9095平穩(wěn)的R方1.957E-151.957E-15R方.995.995RMSE3274.2613274.261MAPE3.2483.248MaxAPE6.2626.262MAE2682.8262682.826MaxAE7130.1997130.199正態(tài)化的BIC16.37616.376模型統(tǒng)計(jì)量模型模型擬合統(tǒng)計(jì)量Ljung-BoxQ(18)預(yù)測(cè)變量數(shù)平穩(wěn)的R方統(tǒng)計(jì)量DFSig.離群值數(shù)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值-模型_101.957E-15.0.0（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析一元回歸分析在數(shù)學(xué)關(guān)系式中只描述了一個(gè)變量與另一個(gè)變量之間的數(shù)量變化關(guān)系，則稱其為一元回歸分析。其回歸模型為

y稱為因變量，x稱為自變量，稱為隨機(jī)誤差，a，b稱為待估計(jì)的回歸參數(shù)，下標(biāo)i表示第i個(gè)觀測(cè)值。如果給出a和b的估計(jì)量分別為、，則經(jīng)驗(yàn)回歸方程:

一般把稱為殘差，殘差可視為擾動(dòng)的“估計(jì)量”。從上面的回歸分析結(jié)果表明：國(guó)民生產(chǎn)總值與財(cái)政收入的關(guān)系極為密切，相關(guān)系數(shù)0.981；同時(shí)方差分析表明，其顯著性水平為0.0001。

根據(jù)回歸系數(shù)表6-5，可寫出回歸方程如下：=18547.588+5.477x

其中x代表財(cái)政收入；代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。

預(yù)測(cè)值的回歸誤差可用剩余均方估計(jì)：

=9841實(shí)驗(yàn)總結(jié) 在統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)中，我加深了對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)知識(shí)的理解和掌握，同時(shí)也對(duì)Excel操作軟件的