基于Excel的草原样方数据统计分析方法

基于Excel 的草原样方数据统计分析方法

张绪校1，唐川江，侯众，周俗

（四川省草原工作总站，成都610041）

摘要：使用Excel 软件的“数据分析”工具，对草原监测数据进行统计学分析，对草原样方服从正态分布的产草量、草群高度、植被盖度等数据，采用方差的F 检验和均值的t 检验，评价不同区域或不同年份的草原植被是否存在显著差异或发生明显变化。

关键词：草原监测；Excel ；F 检验；t 检验

在草原监测工作中，通常采用“3S ”技术，在地面调查数据的基础上，通过卫星影像和数学模型的计算来评价草原植被的状况和变化。由于基层缺少必要的软、硬件设备，只能对调查数据进行的简单的处理和统计，很难全面、客观地反映客观状况。这里推荐一种基于微软办公软件Excel 组件的统计学描述和假设检验方法，可以科学地评价植被状况及其变化。以下以红原县“莎草、禾草、杂类草草甸草地”2006、2007年样方调查取得的鲜产量数据为例，用Excel 中的“数据分析”工具进行统计分析。

1、样方数据描述

1.1 数据来源

红原县2006年和2007年同期地面调查数据，采用其中的草地鲜草产量（g/㎡），两年的调查地点、草原类型、调查方法均相同。2006年数据32个，2007年数据31个。 2006年样方产量值（g/㎡）：1760、1360、1280、1000、1320、1280、840、560、688、712、744、680、360、640、500、820、700、380、680、83、248、1000、1100、660、1400、732、107、1400、1560、700、640、720。

2007年样方产量值（g/㎡）：1000、800、820、430、378、217、430、580、687、264、743、1020、1460、240、382、650、930、1072、1104、1728、892、1032、340、812、864、984、660、1640、720、800、1540。

1.2 数据描述

首先计算两组数据的常用统计量，进行粗略的描述，如平均值（A VERAGE ）、样本标准差（STDEV ）、样本方差（V AR ），来反映产量平均状况、植被的均匀度等，也可以反映数据的质量。利用Excel 2003提供的数据分析工具中的“描述统计”进行统计。具体操作步骤：将所有的测试数据输入工作表中，本例存放在A2:A34区域和B2:B33区域中。选择“工具”菜单中的“数据分析”命令。这时将弹出数据分析对话框，如图1所示。

图1

图2

在分析工具列表中，选择描述统计工具，单击确定按钮。这时将弹出描述统计对话框，

1 张绪校(1977-)，男，汉族，陕西山阳人。2004年甘肃农业大学草业学院硕士毕业，畜牧师，现于四川草原工作总站从事草地资源监测与保护工作，E-mail ：zhangxuxiao@https://www.wendangku.net/doc/de9444862.html, 。

如图2所示。选中2006年点确定，再选中2007年数据区域，点确定。

表1 样方产量的描述统计（g/㎡）

结果分别列出两年数据的描述统计（表1）。2006年、2007年平均产草量分别为832.9g 、813.5g ，标准误差分别为73.6g 和71.9g ，标准差、最大、最小值等统计指标也均已列出，可根据需要进行选择。 2、F 检验与t 检验 F 检验法是通过计算两组数据的方差之比来检验两组数据是否存在显著差异，t 检验用以比较一个平均值和

标准值之间或两个平均值之间是否存在显著性差异。造成两组数据的差异有可能是误差造成的，或属于正常范围的波动，再可能就是发生了真正意义上的变化。例如：2007年产量平均值（813.5g/㎡）低于2006年（832.9g/㎡），相差19.4g/㎡，这个19.4g 的差异是由于样方间的误差或正常波动，还是草原产量发生的变化？单凭两年的平均数无法做出判断，要进行检验才能得知。一般检验分两步进行：先进行“双样本方差的F-检验”，主要是看两年间产量的波动性是否有显著变化。然后，根据结论进行“t -检验”，若两年间波动性变化不显著，使用“等方差假设”的“t -检验”，若波动性变化显著，则使用“异方差假设”的“t -检验”，判断两年间草产量的变化是否显著。

2.1双样本方差的F 检验

2.1.1 统计计算

利用Excel 2003提供的“F 检验：双样本方差”工具进行方差检验。具体操作步骤是：选择“工具”菜单中的“数据分析”命令，这时弹出“数据分析”对话框。在分析工具列表中，选择“F 检验：双样本方差”工具，单击确定按钮。此时将弹出“F 检验：双样本方差”对话框，如图3所示。在“变量1的区域中”选2006年数据，在“变量2的区域中”选2007年数据，如果要在结果中显示表头，在“标志”前打勾，α值默认为0.05。“输出选项”根据自己的需要选择输出表格的位置。

表2 F-检验双样本方差分析结果（g/㎡）

图3 分析结果列出了各个参数（表2），“平均”为各组产量的平均；“方差”为各数与

平均数差的平方和；“观测值”指数据的个数；“df （自由度）”为观测数减1；“F ”为检验的统计值，用来说明检验结果；”P （F<=f ）单尾”指“F”值小于或等于“F 单尾临界”的概率。需要说明的是，这里只给出了F 单尾临界值，除了F 单尾临界值还需要双尾临界值（一般是查F 分布表得来的），Excel 软件内置有F 分布表，为用户提供了方便，可将图3中α值由0.05改为0.025，点确定后得到单尾临界值便是α值为0.05的双尾临界值。经计算，双2006年 2007年 平均 832.92813 平均 813.51613 标准误差 73.59168 标准误差 71.907316 标准差 416.29741 标准差 400.36299 方差 173303.53 方差 160290.52 最小值 83 最小值 217 最大值 1760 最大值 1728 求和 26653.7 求和 25219 观测数 32 观测数 31

2006年 2007年 平均

832.92813 813.516129 方差

173303.53 160290.525 观测值

32 31 df

31 30 F 1.0811839 P(F<=f) 单尾 0.4161737 F 单尾临界 1.8346941

尾临界值为2.065736。

2.1.2 结果分析

要检验2006年与2007年产量的波动性的差异是否显著，主要是看“F”值与单尾临界值和双尾临界值的大小关系。若F 值界于二者之间（单尾临界值双尾临界值），说明差异显著。

由表2结果和计算可知，F 值为1.0811839，单尾临界值1.8346941，双尾临界值2.065736，F 值小于单尾临界值，因此，可以说两年间产量的波动率差异显著，两组数据方差不相等。

2.2 双样本异方差假设的均值差的t 检验

通过F-检验得知，两年间产量的波动率差异显著，方差不相等，因此进行均值检验要使用异方差假设。

2.2.1 统计计算

仍然以原始数据为基础，在Excel“工具栏”中点“数据分析”工具，然后点“t -检验：双样本异方差假设”（图4），点确定。在弹出的“t-检验：双样本异方差检验”对话框中，选择数据和输出区域，点确定，“假设平均差”一栏默认为“0”，可以不填。结果计算出了平均值、方差、观测平均值等，这里不仅有单尾临界值，而且给出了双尾临界值（表3）。

表3 t-检验:双样本异方差假设结果（g/㎡）

图4

2.2.2 结果分析

均值差异是否显著的判断方法与方差检验

类似，若F 值界于两个临界值之间（单尾临界

值

者之外（F≤单尾临界值或F>双尾临界值），说

明差异显著。t-检验结果中，t=0.1887，明显小

于单尾临界值（1.67021），因此可得出结论：平均值存在显著差异，说明2007年该类型草地产量较2006年降低了，平均降低19.4g/㎡。

3、讨论

3.1 Excel 中“数据分析”工具的加载

使用Excel 2003分析工具可以在复杂统计中节省许多操作步骤，但由于具有很强的专业性，很少有用户使用此项功能及其提供的丰富的函数。在Microsoft office 标准安装中，不自动加载“数据分析”工具，可在已安装的Excel 中进行加载：（1）在Excel“工具”菜单中，单击“加载宏”命令。（2）从“加载宏”对话框中找到“分析工具库”选项，将其选中，然后单击“确定”按钮即可完成安装。安装完成后在Excel“工具”菜单下就会新增加“数据分析”命令。

3.2 方差检验和均值检验的数据要服从正态分布

在统计学上，对于服从正态分布的数据才能进行F 检验和t 检验，正态分布是一种概率分布，简单地说，一组数据中指越靠近平均数的数据个数越多，与均值相差越远的数据个数越少。我们在对特定的草地进行地面调查时，重复样方要求尽量消除因植被种类、气候、地域等因素带来的差异，因而一种类型的草地其产量、高度、盖度值是相对稳定的，样方各个值总会在其平均值上下波动而无限接近，过分偏大或偏小的数据较少，这样的数据服从正态分布，因此完全适用于上述检验方法。

统计项目

2006年 2007年 平均

832.92813 813.51613 方差

173303.53 160290.52 观测值

32 31 假设平均差 0 df 61 t Stat 0.1886671 P(T<=t) 单尾 0.42549 t 单尾临界 1.6702195 P(T<=t) 双尾 0.8509801 t 双尾临界 1.9996236

参考文献：

[1] 唐川江周俗张新跃等. 基于“3S”技术的四川省草地资源与生态动态监测技术设计[J].草业,科学2004, 12:33-36.

[2] 霍志军郭才田间试验与生物统计M]. 中国农业大学出版社, 2007-3-1.

[2] 郝艳芬李振宏李辉Excel 2003统计与分析-Office高手M], 人民邮电出版社, 2006-8-1

The method of grassland quadrat data statistical analysis

Base on Excel

Xuxiao Zhang1, Chuanjiang Tang, Zong Hou Su Zhou

(1. SiChuan province general grassland workstation, Chengdu 610041)

Abstract：By Excel data analysis tool, grassland monitoring data can be statistical analyzed. For forage yield, height and coverage data that allow statistics normal distribution are used to evaluate whether different year or different district grassland vegetation has significant deviation or variety happened by F-test and t-test.

Key words: grassland monitoring, Excel, F test, t-test

Excel数据分析统计

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等。本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作。 注意：所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成，如果您没有安装这项功能，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。 直方图 某班进行期中考试后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。 以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel可以直接完成此任务。 [具体方法] 描述统计 某班进行期中考试后，需要统计成绩的平均值、区间，并给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。要求得到标准差等统计数值。 样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel 数据分析中的“描述统计”即可一次完成。[具体方法] 排位与百分比排位 某班级期中考试进行后，按照要求仅公布成绩，但学生及家长要求知道排名。故欲公布成绩排名，学生可以通过成绩查询到自己的排名，并同时得到该成绩位于班级百分比排名(即该同学是排名位于前“X%”的学生)。 排序操作是Excel的基本操作， Excel“数据分析”中的“排位与百分比排位”可以使这个工作简化，直接输出报表。[具体方法]

DIKW视野下的“数据统计与分析”教学 期

朱彩兰 “数据统计与分析”属于信息技术课程中“信息加工与表达”部分的教学内容，在初中、高中均有涉及。经过多年的教学积淀，信息技术教师已然拥有一些有效的教学经验，但在普遍范围内还存在一些理解不到位的现象，从课堂扫描中可管窥一斑。 问题：课堂中的各种理解不到位的现象 场景1：有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计，要求学生计算相应的比例。这种数据于学生而言缺乏实际意义，统计的结果也不涉及相关处理问题，反映出教师对数据的理解不到位。 场景2：教学中，教师给出一些商品的单价，要求学生统计单价超过5元的商品。统计的缘由没有给出，不过是单纯的筛选技能训练，没有体现统计的必要性及其意义，反映出教师对统计概念的理解不到位。 场景3：教师提供多种饮料，如绿茶、红茶、奶茶、可乐等，要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种，再根据全班的选择情况整理数据，列出最受班级欢迎的三种饮料。最后，教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”，要求学生结合课堂统计的数据结果，在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内，自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合，于是，学生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持，而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联，或者联系不够紧密，反映出教师对分析的理解不到位。 上述场景反映出的根本问题是，教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容，与数据管理部分的内容具有相似的核心指向，即关注“关系”的挖掘与表达，而关系是隐藏在数据之中的，需要通过相关的操作，如借助公式与函数的计算、排序、筛选等，将数据间的关系挖掘出来，可以借助图表的形式进行直观表达，即通过可视化方式清晰展示。 关于数据统计与分析，信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求，譬如，2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中，初中学段在“模块二：信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。 1.能列举1～2种常见表格编辑软件，尝试简单编辑操作，理解二维表格的共同特征。 2.根据需求能在文档中绘制或套用表格，并对其属性能按要求进行调整和设置。 3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理，科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。 4.从不同的角度和立场出发，通过对相同数据做不同的加工，表达不同的观点，或对相同数据做不同的解读，感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。 上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析，关注到数据间的关系挖掘。 “数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理，从中获取信息并加以解读。因此，可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。 解决之策：DIKW金字塔的启示 DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系，如图1所示。 数据（Data）：可以是数字、文字、图像、声音、符号等，属于事实的记录，表达的是没有指定背景和意义的描述。 信息（Information）：是经过相关处理的数据，强调的是数据与数据之间的关系。 智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知识，是运用知识分析和解决问题的能力，可以简单归纳为正确判断和决定的能力。

Excel中的描述统计分析工具.doc

Excel中的描述统计分析工具 Excel描述统计工具计算与数据的集中趋势、离中趋势、偏度、峰度等有关的描述性统计指标。 使用：工具--数据分析--描述统计—汇总统计 第一次随堂作业的有关事宜通知 1、作业完成地点：北京大学校内 2、随堂作业时间：本周五下午2：30-4：30 3、作业内容：对10年校园调查的汇总数据进行描述统计分析，完成对一个指定主题的深入分析。 4、作业的具体内容：届时参见网络平台的“作业”版块。 5、其他要求：独立完成，不得与别人讨论交流。 第三部分推断统计 第四章概率论与数理统计基础 §1 了解和认识随机事件与概率 北京市天气预报：明天白天降水概率40%，它的含义是： A 明天白天北京地区有40%的地区有降雨； B 明天白天北京地区有40%的时间要下雨；

C 明天白天北京地区下雨的强度有40%； D明天白天北京地区下雨的可能性有40%； E 北京气象局有40%的工程师认为明天会下雨。 一、必然现象与随机现象 1、必然现象：可事前预言，即在准确地重复某些条件下，它的结果总是可以肯定的。 例： 太阳每天从东方升起 在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾 在欧式几何中，三角形的内角和总是180° 在北京大学，不及格科目达到1/3，一定拿不到毕业证 事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。 2、随机现象：一种可能发生，也可能不发生；可能这样发生，也可能那样发生的不确定现象。在随机现象中，可能结果不止一个，且事前无法预知确切的结果。也称偶然现象。 在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。 例： 高考的结果 掷骰子的结果 学生对手机品牌的选择 随机抽取的交作业名单 今天来上统计学课的学生人数 这类现象是即使在一定的相同条件下，它的结果也是不确定的。 举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。 3、为什么会有随机现象 在这里，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，随机性的。 在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果，随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。

excel工作表数据汇总

Excel工作表数据汇总 一、复制一张工作表并清空数据，作为汇总统计表，在要统计的第一个单元格内输入： =SUM('路径1[工作簿名1]工作表名1'!单元格名1+'路径1[工作簿名1]工作表名1'!单元格名1+……) 有多少张表，就得输入多少个'路径[工作簿名]工作表名'!单元格名。第一个单元格输好后，其它单元格用填充柄拉一下就可。 二、将所有要统计的工作表都使用“编辑”中的“移动或复制工作表”的命令复制到一个工作簿中，复制一张工作表并清空数据，作为汇总统计表，选中汇总统计表中要汇总的第一个单元格并点一下工具栏上的自动求和图标，选择要统计的第一张工作表，按住Shift键选择最后一张工作表，然后选择要统计的最后一张工作表中的第一个单元格并回车，怎么样，一个单元格的汇总数据出来了吧，其它单元格用填充柄拉一下就可。 三、把所有要统计的工作簿都打开，如果你用WINXP的话，最好右键点一下最下面的任务栏，在属性中选择“分组相似任务栏按钮”，以免工作簿太多找不到。复制一张工作表并清空数据，作为汇总统计表，选中汇总统计表中要统计的区块，在数据菜单中选择“合并计算”，点引用位置右边的那个小方框图标，选择表一的数据区域，点添加，然后再点应用位置右边的那个小方框图标，选择表二的数据区域，点添加，重复以上过程，最后点确定即可统计出结果。引用位置添加时

可用快捷键ALT+A来加快添加速度，如果选中“创建连至源数据的链接”则源数据更新，汇总数据也更新。 四、在网上搜寻EXCEL文件累加器或Excel报表汇总助手等小工具，利用它进行汇总。 比较一下： 第一种方法适合输入速度较快的人，优点是不打开所有工作表也能汇总，缺点是容易输错，且烦琐； 第二种方法适合于在同一工作簿的多工作表统计，如不在同一工作表内，需要复制到同一工作簿中，复制的过程比较麻烦； 第三种方法比较方便，汇总的速度也比较快，要鼠标就能完成，除进行相同格式的工作表汇总外，还可以通过分类来合并计算数据（方法和通过位置来合并计算数据类似，但要连分类一起选择并标志分类标签位置），推荐这一方法，缺点是所有工作簿都要打开，当工作簿有几百张时容易影响速度； 第四种方法优点是速度快且不用打开所有的工作表，不过要借用工具，很多工具都要注册才能使用，而且要先制作一个统计模板，适合工作表数量特别多时的统计。

薪酬调查数据统计分析方法

薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020

薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：

（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析

常用统计分析方法

常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法

排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。

教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

数据统计与分析(SPSS).

数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计

二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。

EXCEL分析工具库教程

EXCEL分析工具库教程 第一节：分析工具库概述 “分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。本讲义均在Excel2007环境下进行操作。 1.1. 分析工具库的加载与调用 打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是 否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“E xcel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图 1-1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。 图 1-1 加载分析工具库

1.2. 分析工具库的功能分类 分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类： 表 1-1 随机发生器功能列表 第二节．随机数发生器 重庆三峡学院关文忠 1.随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 2.随机数发生器对话框简介

执行如下命令：“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2-1）。 图2-1随机数发生器对话框 该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。 变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。 随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。 分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。具体应用将在第3部分举例介绍。 随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。 输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。 新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。 新工作簿：单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 3.随机数发生器应用举例

薪酬调查数据统计分析方法

薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。

3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。

数据的统计与分析教案

数据的统计与分析教案 数据的统计与分析 教学内容:本节课的内容安排是七上第四章的一点补充,即在学习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和EXCEL平台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析并得出相应的信息 教材分析:数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点,与我们的生活息息相关,也是北师大版新教材每学期都要涉及的一个重要内容。本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相关知识,还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。 学校及学生状况分析:重庆外国语学校是全国首批创办的八所外国语学校之一,重庆市教委直属重点中学,全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一,学校设备先进一流,实现了校园网络化,学生来自全国各地,素质普遍较高,由于我校是国家级课题“Z+Z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校,学生有在网络教室上数学课的实际体验。 学习目标: 认知目标:经历综合运用已有知识解决问题的过程,加深对数据的认识,体会数学与现实生活的联系。 能力目标:经历观察、比较、估计、推理、交流等过程,发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。让学生实际操作,了解信息技术在数据处理中的作用。 情感目标:设置丰富的问题情景与活动,激发学生的好奇心和自动学习的欲望,让学生想学,会学,乐学;体验数学与日常生活密切相关。 重点:通过对数据的分析从而得出相应的一些信息 难点:比较、估计、推理等方法的应用 教具:采用多媒体教学(Powerpoint和Excel展示)并让学生在网络教室动手实做。 教法:运用多种教学方法,既有老师的讲解,又有学生探索、师生共做,学生小组合作及动手实做。 教学过程: 我们今天生活的这个世界,是一个充满信息、瞬息变化的世界,而表达信息的重要方式之一就是数据。如果大家看看报纸、电视,就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是体育比赛,很多地方都十分频繁地使用着数据。请大家从自己的身边选取一两个有意义的数据,并想一想从中可以获得哪些信息? (学生会从自己的身边举出许多的数据,老师关键是引导学生准确合理地获得信息)为了要了解自己感兴趣的事情,人们往往需要收集数据、分析数据、整理数据。它的一般过程是: 感受生活中的数据→经历数据处理的过程→从数据中获取信息 下面我们来看几个具体的例子,我们首先来回顾一下去年发生的伊拉克战争的实况。 (展示图片) 一、战争 2003年3月20日,美英联军绕开联合国,直接向伊拉克发动了代号为“斩首行动”的大规模军事行动。美英飞机全天侯对伊拉克各目标进行轰炸,造成大量平民伤亡和建筑物被毁,

用Excel进行统计趋势预测分析

用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法

指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。

excel统计分析工具

excel统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。 访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。 方差分析 方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。 方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 1.使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中， 温度可以被忽略。 2.不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可 以被忽略。 3.是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中 不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自 相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特 定的 {化肥，温度} 值有影响。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

Excel的统计分析功能

Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可） ；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。 安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 （1）“Anova：单因素方差分析”分析工具 此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 （2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具 此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。 （3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具 此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具 此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积： 可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具 此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略） 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个

数据统计与分析教学大纲

数据统计与分析课程教学大纲 课程编码：12120602206课程性质：专业基础课 课时：36 学分：2 开课学期：4 先修课程：概率论与数理统计 适用专业：物流工程 课程简介： 本课程属于经管类专业基础课，系统阐述现代统计学的基础理论和方法。内容有描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析等。通过本课程的教学，使学生掌握统计学的基本原理和方法知识，能够初步根据具体任务和条件从事社会经济问题的调查研究，结合自己的专业，在定性分析的基础上做好定量分析，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 一、课程教学目标 （一）使学生了解统计在社会经济应用及分析中的重要作用，掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法； （二）使学生在掌握统计基础知识的基础上，能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法，并能独立完成有关资料的搜集、整理、分析。 （三）为进行社会经济问题研究和学习各经济管理类专业课程提供数量分析的方法。 （四）为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。 要求学生能在教师的指导下，掌握统计学的基本理论和方法，熟悉统计软件的基本操作，并能够结合经济管理理论加以应用。 二、课程重点、难点 课程重点：描述性统计分析方法和推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 课程难点：假设检验、参数估计、线性回归分析等推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 三、整体课时分配 章节序号章节名称 理论 学时实验学时 1 导论 2 2 2 数据的搜集 2 0 3 数据的图表展示 2 2

4 数据的概括性度量 4 4 5 概率与概率分布 4 0 6 统计量及其抽样分布 4 0 7 参数估计 6 0 8 假设检验 6 4 9 一元线性回归 6 6 四、课程内容安排 （一）导论 主要内容： 1、统计及其应用领域 2、统计数据的类型 3、统计中的几个基本概念 教学要求： 1、理解统计学的含义 2、理解描述统计和推断统计 3、了解统计学的应用领域 4、了解数据的类型 5、理解统计中的几个基本概念 重点、难点与解决办法 重点：1、理解统计学的含义，2、了解数据的类型，3、理解统计中的几个基本概念 难点：理解描述统计和推断统计 其它教学环节（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （二）数据的搜集 主要内容： 1、数据的来源 2、调查数据 3、实验数据 4、数据的误差 教学要求： 1、数据的来源 2、搜集数据的调查方法 3、问卷设计 4、搜集数据的实验方法 5、数据的误差 6、数据的质量要求 重点、难点与解决办法： 重点：掌握几种调查组织方式的特点和适用条件 难点：掌握抽样调查的特点及其基本的组织方式和方法 其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （三）数据的图表展示 主要内容：

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excel统计工具 forecast(.):单变量预测，trend(.):多变量预测，sqrt(.)：求平方根函数 相关系数分析工具可用于度量两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差（covar)除以它们标准偏差(stdevp*stdevp)的乘积。可以使用相关系数分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较大数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性接近零）。 注意若要返回两个单元格区域的相关系数，可直接使用CORREL工作表函数，得到的结果数据就是multiple R. 协方差 协方差用于度量两个区域中数据的关系。“协方差”分析工具用于返回各数据点与其各自的平均值之间的偏差乘积的平均值。 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正协方差）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较大数据相对应（负协方差）；还是两个集合中的数据互不相关（协方差为零）。 注意若要返回单个数据点对的协方差，请使用COV AR 工作表函数。 描述统计 “描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。 指数平滑 “指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。 注意0.2 到0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整20% 到30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。 F-检验双样本方差 “F-检验双样本方差”分析工具通过双样本F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。 例如，可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行F-检验，查看二者的样本方差是否不同。 傅立叶分析 “傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换(FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。 直方图 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。 例如，在一个有20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。出现频率最多的