数学实验八数据的统计描述和分析

实验8 数据的统计描述和分析

一、实验目的：

1．理解和掌握数据统计描述和分析的基本概念与原理、常用方法及用MATLAB实现的方法；

2．能够用MATLAB有关数据的统计描述和分析的方法解决实际问题，并根据所得的解给出实际问题合理的解释。

二、实验内容：

1．设)

X，求

N

~2

2,3(

（1）}5

{|>

X

|

P,}3

X

P;

P,}2

{>

P,}

2{<

10

4

<

{<

-X

程序

1、>> a=normcdf(2,3,2);

>> b=normcdf(5,3,2);

>> b-a

ans =

0.5328

2、>> a=normcdf(-4,3,2);

>> b=normcdf(10,3,2);

>> b-a

ans =

0.9995

3、>> a=normcdf(-2,3,2);

>> b=1-normcdf(2,3,2);

>> a+b

ans =

0.6977

4、>> b=1-normcdf(3,3,2)

b =

0.5000

（2）满足条件}

P>

X

<的常数c。

c

=

{c

{

}

X

P

程序：

>> a=norminv(0.5,3,2)

a =

3

2．用某仪器间接测量温度（单位：℃），重复测量5次，得数据如下：1205，1265，1245，1260，1275

已知测量值服从正态分布，试求温度的真值的置信水平为%

95的置信区间。

程序

>> x=[1205,1265,1245,1260,1275];

>> [uh,sigh,u,sig]=normfit(x)

结果

uh = 1250

sigh = 27.3861

u = 1.0e+003 *

1.2160

1.2840

统计学实验报告汇总

本科生实验报告 实验课程统计学 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名苑蕊 学生学号0113 指导教师刘后平 实验地点成都理工大学南校区 实验成绩 二〇一五年十月二〇一五年十月

依据上述资料编制组距变量数列，并用次数分布表列出各组的频数和频率，以及向上、向下累计的频数和频率， 并绘制直方图、折线图。 学生 实验 心得

2.已知2001-2012年我国的国内生产总值数据如表2-16所示。 学生 实验 心得 要求：（1）依据2001-2012年的国内生产总值数据，利用Excel软件绘制线图和条形图。

（2）依据2012年的国内生产总值及其构成数据，绘制环形图和圆形图。 学生 实验 心得 3.计算以下数据的指标数据 1100 1200 1200 1400 1500 1500 1700 1700 1700 1800 1800 1900 1900 2100 2100 2200 2200 2200 2300 2300 2300 2300 2400 2400 2500 2500 2500 2500 2600 2600 2600 2700 2700 2800 2800 2800 2900 2900 2900 3100 3100 3100 3100 3200 3200 3300 3300 3400 3400 3400 3500 3500 3500 3600 3600 3600 3800 3800 3800 4200

4.一家食品公司，每天大约生产袋装食品若干，按规定每袋的重量应为100g。为对产品质量进行检测，该企业质检部门采用抽样技术，每天抽取一定数量的食品，以分析每袋重量是否符合质量要求。现从某一天生产的一批食品8000袋中随机抽取了25袋（不重复抽样），测得它们的重量分别为： 学生实验心得 101 103 102 95 100 102 105 已知产品重量服从正态分布，且总体方差为100g。试估计该批产品平均重量的置信区间，置信水平为95%.

应用多元统计分析课后答案

2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。 解：多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况，12(,,)p X X X X '=L 的联合分布密 度函数是一个p 维的函数，而边际分布讨论是12(,,)p X X X X '=L 的子向量的概率分布，其概率密度 函数的维数小于p 。 2.2设二维随机向量1 2()X X '服从二元正态分布，写出其联合分布。 解：设1 2()X X '的均值向量为()1 2μμ'=μ，协方差矩阵为21 122212σσσσ?? ? ?? ，则其联合分布密度函数为 1/2 12 2 2112112222122121()exp ()()2f σσσσσσσσ--???????? '=---?? ? ??? ?????? x x μx μ。 2.3已知随机向量12()X X '的联合密度函数为 12121222 2[()()()()2()()] (,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----= -- 其中1a x b ≤≤，2c x d ≤≤。求 （1）随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； （2）随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数； （3）判断 1X 和2X 是否相互独立。 （1）解：随机变量 1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； 11212122 2[()()()()2()()] ()()()d x c d c x a b a x c x a x c f x dx b a d c --+-----=--? 1221222222 2()()2[()()2()()]()()()() d d c c d c x a x b a x c x a x c dx b a d c b a d c -------=+----? 121 222202()()2[()2()]()()()() d d c c d c x a x b a t x a t dt b a d c b a d c ------= +----? 221212222 2()()[()2()] 1()()()()d c d c d c x a x b a t x a t b a d c b a d c b a ------=+= ----- 所以 由于1X 服从均匀分布，则均值为2b a +，方差为 ()2 12 b a -。

统计学实验报告

实验二用EXCEL计算描述统计量 一. 实验目的： 1．掌握Excel中基本的数据处理方法； 2．学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业。 二．实验要求： 1．已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2．准备好一个统计分组问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题和数据）。三．实验内容： 1．熟练运用进行统计分组。 2．了解Excel的图表功能：创建图表、增强图表； 四. 实验步骤 1. 按照题目把数据输入excel中，如下图所示。 2.制作频数（率）分布表，如下面两个图所示。

3.根据频数（率）分布表在分别制作直方图，折线图和曲线图，如下三个图所示。

实验五用EXCEL进行假设检验 一．实验目的：用EXCEL进行参数估计和假设检验 二．实验步骤： 在EXCEL中，进行参数估计只能使用公式和函数的方法，而假设检验除以上两种方法外，还可以使用假设检验工具。 1、假设检验公式 ⑴构造工作表。如图所示，首先在各个单元格输入以下内容，其中左边是变量名，右边是相应的计算公式。

数据可使用实验三的样本数据 ⑵将A列的名称定义成为B列各个公式计算结果的变量名。选定A3:B4,A6:B8, A10:B11,A13:B15和A17:B19单元格，选择“公式”菜单的“定义的名称”子菜单的“根据所选内容创建”选项，用鼠标点击“最左列”，点击“确定”按钮即可。如下图所示： ⑶输入样本数据，以及总体标准差、总体均值假设、置信水平数据。 ⑷为样本数据指定名称。选定C1:C11单元格，选择“公式”菜单的“定义的名

多元统计学SPSS实验报告一

华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析

教师批阅：实验成绩： 教师签名: 日期： 实验报告正文： 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary） 2.变量值排序（based on current salary : rsalary） 3.计算新的变量（incremental salary=current salary - beginning salary）

4.拆分数据文件（based on gender） 结论：There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论：The average current salary of female is . The average current salary of male is . （二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。 每股收益（X1）的均值为；净资产收益率（X2）的均值为；总资产报酬率（X3）的均值为；销售净

利率（X4）的均值为；主营业务增长率（X5）的均值为；净利润增长率（X6）的均值为. 2）协方差阵 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增长率（X5）和净利润增长率（X6）的协方差。 3）相关系数 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益 （X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬 率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增 长率（X5）和净利润增长率（X6）之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4）矩阵散点图

实验五描述性统计分析

第二篇 数据分析基础 实验五 描述性统计分析 实验目的： 了解相关系数和偏相关系数的计算方法。 实验工具： SPSS 描述性统计分析菜单项。 知识准备： 一、统计整理 统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。 统计整理的结果为统计表与统计图。统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。 二、集中趋势的测量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。 1、算术平均数 算术平均数又称为均值，其定义为： 设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数 ∑==n i i X n X 1 1

算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。 2、调和平均数 调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。调和平均数的计算公式为： ∑== +++= n i i n x n x x x n H 1211 111 使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。 在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。 3、几何平均数 几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。 其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=????= (321)

试验2 描述统计

试验2 描述统计 一、试验目的与要求 统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。 本本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 二、试验原理 描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析。 集中趋势的特征值：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。其中均数适用于正态分布和对称分布资料，中位数适用于所有分布类型的资料。 离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等。其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度。 分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。三、试验内容与步骤 下面给出的一个例题是来自SPSS软件自带的数据文件“Employee.data”，该文件包含某公司员工的工资、工龄、职业等变量，我们将利用此例题给出相关的描述统计说明，本例中，我们将以员工的当前工资为例，计算该公司员工当前工资的一些描述统计量，如均值、频数、方差等描述统计量的计算。 1．频数分析（Frequencies）1 基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。比如，在某项调查中，想要知道被调 1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。

应用多元统计分析试题及答案

一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ，Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。 在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A

和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数： 确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一，提出待检验的假设 和H1； 第二，给出检验的统计量及其服从的分布； 第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域； 第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI ： /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S

统计学实验报告

重庆大学 学生实验报告 实验课程名称统计学课程实验 开课实验室 DS1421 学院建管年级 2011级专业班财管02班学生姓名熊俸英学号 开课时间 2012 至 2013 学年第 2 学期 建设管理及房地产学院制

《统计学》实验报告 开课实验室：年月日

陈谦87769277 刘文55845182 周克66628579 程前75507288 徐非64859193 1)选中以上数据后，复制到excel表格中，点击工具栏中”数据”下“自动筛选”，点击统计学成绩栏分数等于“90”； 结果为： 2）继上一小题，点击“经济学成绩”下“前10个”，会出现对话框，把数字“10”改为“3”，点击确定；

结果为： 3）选中数据，前面留出两栏空白，并复制数据表头（选中数据第一排），到空白处第一排，在第二排各科成绩下面输入“>60”，如图：选中数据，点击“数据”—“高级筛选”，点击条件区 域（选中表格前2行），点击确定： 2.B 组题第5题 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为： A.好；B ．较好；C.一般；D.较差；E ．差。调查结果如下所示； B C A C B E C B A B D A D B C C E D E B A D B A C B E C B A B A C C D A B D D A C D C E B B C D C C A A C A C C D C E D A E C C A C D A A E B A D E C A B C E B A D A B C B E D B C A B C D C B A B A D 要求编制品质数列，列出频率、频数，并选用适当的统计图如：圆形图、条形图等形象地显示资料整理的结果。（要求展现整理过程） 留出两栏空白，条件区域时输入筛选条件 为查询结

关于某些试验数据描述统计分析

关于数据的描述统计分析 1描述统计（可以在03版Excel中或SPSS数据分析进行）描述统计的主要目的是为了获得试验实际最大值，他是一组数据的平均值，同时可以知道最大，最小，标准差等值。通常是对一个试验方案的几个不同的试验组别下的同一处理下获得的几个数据进行分析。 以正交试验为例： 表1试验因素水平表 因素 水平 A B ... 1 2 3 通过因素水平表设计如下的试验方案： 表2试验方案 列号及因素试验号A B 试验组 合 1 ... ... A1B1 2 ... ... A1B1 3 ... ... A1B1 4 ... ... A1B1 5 ... ... A1B1 6 ... ... A1B1 7 ... ... A1B1 8 ... ... A1B1 9 ... ... A1B1 试验方案表：每个试验方案有多个试验对象，如A1B1可以进行同一处理下的多次重复试验（通常三次以上），获得几次数据，数据是有差异的，为了分析几次数据的准确性和误差，因此进行描述统计。

正交或均匀试验有处理组合之说，因为试验针对的对象不是单一的，而是一个处理组合（或小区）中的所有，比如一个小区的所有苗木。因此在进行数据测定时，每个处理会获得多个数据，这些数据通常是呈正态分布的，因此数据测定要选取生长较整齐的对象测定，描述统计正是分析数据的平均、最大、最小值和变异系数。 2具体操作 描述统计是在03版Excel中进行，其他版本一般无此功能。 （1）首次分析需要加载宏：打开03版Excel界面，工具，加载宏。选择VBA，打钩，确定。

下面介绍苗木地径的数据分析方法： 将处理数据（如苗木地径的值）按列输入表格（每个处理组合对应的数据都来自同一试验水平，可以将其当做重复），选定，工具，数据分析，描述统计，选定要分析的数据（从第二行开始，因为分析的数据默认数值型）再选定输出位置，确定。 将多余的列删除：列2,3,4,5,6,7,8,9，空列依次改为处理1,2,3....

统计学实验报告1

统计学实验报告1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验报告

二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。 1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”

步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和” 按钮，即可得到频数的合计

步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。

统计分析实验报告

统计分析综合实验报告 学院： 专业： 姓名： 学号：

统计分析综合实验考题 一．样本数据特征分析： 要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，具体要求如下： 1．报告必须包含所收集的公开数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标； 2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。 4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。 二．线性回归模型分析： 自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求： 1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型； 2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验； 3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行 解释并且作出散点图

一、样本数据特征分析 2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告 2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。

做茎叶图分析： 描述 年份统计量标准误 人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间 下限30489410.50 上限49679120.21 5% 修整均值39305445.50 中值35365072.00 方差 68424424372574 4.400 标准差26158062.691 极小值2616329

统计学实验报告

统计学实验报告 一.实验步骤总结数据的搜集与整理 一.数据的搜集 ●间接数据的搜集 方法一：直接通过进入专业的数据库网站查询数据 方法二：使用搜索引擎进行数据的搜索 ●直接数据的搜集 抽样调查： 1．调查方案设计 2．调查问卷设计 3．问卷发放 4．问卷回收 二.数据的整理 ●数据编码 1.在Excel中选择三列，将三列分别命名，后两列为：编码符号、代表含义 2.数据搜集好后，按照他们的特征进行分类，并依次放入第一列 3.在“编码符号”列为每一个列别编码，并在“代表含义”列说明编码的含义 ●数据的录入 转置（行与列换位）： 1.激活数据所在单元格 2.单击鼠标右键，选中“复制” 3.在空白处激活另一单元格，点击鼠标右键，选中“选择性粘贴”项。 4.在弹出的“选择性粘贴”对话框中，粘贴项选中“全部”，运算选中“无”，选中“转置” 复选框，点击确定按钮既得转置的结果。 单元格内部换行：“Alt+Enter”组合键 ●数据的导入 方法一：1.单击菜单栏“文件—打开”，在弹出的的“打开”对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 方法二：1.单击菜单栏“数据—导入外部数据—导入数据”，在弹出的“选取数据源”的对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 ●数据的筛选 自动筛选： 1.选中要筛选的数据区域 2.使用菜单栏中的“数据—筛选—自动筛选”，这时每列的第一个单元格的右边都会出现 一个下拉箭头，我们就可以通过下拉菜单中的选择实现筛选。 3.如果选择了下拉菜单中的“自定义”，就会弹出一个“自定义自动筛选方式”对话框， 在对话框中可自己选择筛选条件，然后点击确定按钮。 高级筛选： 1. 将要筛选数据区域的列标题复制粘贴在空白区域，并在他们对应下的单元格中输入所要

《应用统计学》实验报告

《应用统计学》实验报告 实验一用Excell抽样 一、实验题目 某车间现有同型号的车床120部，检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。请拟定抽样方式，确定样本单位。 二、实验步骤 第一步：给车床编号 从1到120依次给每部车床编号。 第二步：选定抽样方式 采用简单随机抽样。 第三步：使用Excell抽样 具体步骤如下： 1、打开Excell； 2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中； 3、单击“工具”菜单； 4、选择“数据分析”选项，然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”； 5、单击“确定”，弹出抽样对话框； 6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域； 7、在“抽样方法”项下选择“随机”，在“样本数”框中输入12； 8、在“输出选项”下选择“输出区域”，在“输出区域”框中输入$A$14; 9、单击“确定”，得到抽样结果。 三、实验结果 用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为： 79 71 13 41 72 81 21 54 73 88 16

84 实验二用Excell画直方图 一、实验题目 某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况，首先收集了30名工人的工作资料， 下面为工资数值。 530 535 490 420 480 475 420 495 485 620 525 530 550 470 515 530 535 555 455 595 530 505 600 505 550 435 425 530 525 610 二、实验步骤 第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框； 第二步：在输入区域输入$A$2:$F$6，在接收区域输入$D$9:$D$15； 第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄； 第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图； 第五步：按确定按钮，可得输出结果。 三、实验结果 本实验所画直方图如下图所示：

综合实验一数据的统计描述和分析

综合实验一数据的统计描述和分析综合实验一数据的统计描述和分析 一、实验目的 1(掌握数据的统计描述、参数估计、假设检验和回归分析的基本概念与原理，及用MINITAB实现的方法; 2(练习综合运用数理统计知识解决一些实际问题。 二、实验内容 从某个寄宿制中学高三学生中随机抽取32名男生的身高、体重和体育课的成绩如下表 身高体重成绩身高体重成绩身高体重成绩 167 50 85 172 61 83 169 50 80 179 63 93 170 58 84 166 66 74 168 54 78 177 67 79 163 66 91 187 79 91 172 62 87 175 69 86 173 62 68 166 53 81 173 64 83 176 70 86 174 62 83 169 59 81 170 57 81 141 63 63 167 56 83 170 57 76 169 56 76 163 51 66 162 53 71 167 64 85 158 44 70 177 67 67 169 64 71 175 69 69 179 68 75 167 53 79 (1) 给出这些数据的直观的图形描述.

(2) 根据这些数据对全校的学生的平均身高和体重做出估计. (3) 若普通中学的同龄男生的平均身高为168.3cm，平均体重为56.2kg，你能否认为该中学学生的身高、体重与普通中学相比有显著性区别。 (,,0.05) (4) 身高和体重对体育成绩有何影响? 三、实验思路分析: 1(首先要对这些数据进行直观的图形描述，用MINITAB来进行统计描述，可以以身高，体重，成绩为三个变量，分别做三个频率直方图，按照基本实验的做法，先将数据分组，然后计算好各自的频数，频率，最后用软件画图; 2(根据数据来对平均身高和体重做估计，涉及到参数估计，由于样本空间的方差未知，即正态总体方差未知，对均值的区间估计，用1-Sample T来进行; 3.由提示可知这两个正态总体(身高,体重)的均值，可是方差未知，这里是对两个正态分布的参数分别进行比较，即分别对两个正态总体所进行的单边假设检验，由于选取的统计量为T统计量,故运用的是t检验法，其中用到的是1-Sample T来进行; 4.(1)由于身高和体重是两个变量因素，因此这里是对双因素试验的方差分析.又由于这两个因素对试验指标起作用,且各因素不同水平的搭配也对试验指标起作用,因此这里是对有交互作用的双因素试验的方差分析,可仿照例题，运用 Stat>ANOVA>Balanced ANOVA来试验。 (2)也可以用回归分析的方法来试验，参照例题，用Stat>Regression> Regression。 四、实验步骤: (1)绘图: 1.编写MINITAB程序 首先是对身高的图形描述，编写如下: MTB > set c1

应用多元统计分析习题解答_朱建平_第九章

Abbo无私奉献，只收1个金币，BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……

第九章 典型相关分析 9.1 什么是典型相关分析？简述其基本思想。 答： 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。 基本思想： （1）在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即： 若设(1) (1)(1) (1)12(,,,)p X X X =X 、(2) (2)(2)(2) 12(,,,)q X X X =X 是两组相互关联的随机变量， 分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui 、Vi ，使是原变量的线性组合。 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大。（2）选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对。 （3）如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。 9.2 什么是典型变量？它具有哪些性质？ 答：在典型相关分析中，在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系，这被选出的线性组合配对被称为典型变量。具体来说， ()(1) ()(1)()(1)()(1) 11 22i i i i i P P U a X a X a X ' =+++a X ()(2) ()(2)()(2) ()(2) 11 22i i i i i q q V b X b X b X ' =+++b X 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大，则称 (1)(1)'a X 、(1)(2) 'b X 是(1)X 、(2)X 的第一对典型相关变量。 典型变量性质： 典型相关量化了两组变量之间的联系，反映了两组变量的相关程度。 1. ()1,()1 (1,2,,)k k D U D V k r === (,)0, (,)0 ()i j i j C ov U U C ov V V i j ==≠ 2. 0 (,1,2,,)(,)0()0()i i j i j i r C ov U V i j j r λ≠==?? =≠??>? 9.3 试分析一组变量的典型变量与其主成分的联系与区别。 答：一组变量的典型变量和其主成分都是经过线性变换计算矩阵特征值与特征向量得出的。主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系而典型相关则扩展到两组变量之间的相互依赖关系之中，度量了这两组变量之间联系的强度。 ()(1)()(1)()(1)()(1) 1122i i i i i P P U a X a X a X '=+++a X ()(2)()(2)()(2)()(2) 1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X (1)(1)(1)(1)1 2 (,,,)p X X X = X 、(2)(2)(2)(2)1 2 (,,,)q X X X = X

统计学实验报告1统计计量描述

分析报告（一） 实验项目：统计量描述实验日期：2012-3-16 实验地点：8教80680实验目的：熟悉描述性统计量的类型划分及作用；准确理解各种描述性统计量的构造原理；熟练掌握计算描述性统计量的SPSS 操作；培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。 实验内容：（1）：分析被调查者的户口和收入的基本情况 （2）：分析储户存款金额的分布情况 （3）：计算存款金额的基本描述统计量，并对城镇和农村户口进行比较分析 （4）：分析储户存款数量是否存在不均衡现象 实验步骤：analysze—Descriptive statistics-- Frequencies 实验结果 : 【注释】：其中2.00 表示收入基本不变 【注释】：这是对城镇户口，农村户口的收入情况的描述性分析，frequency 代表频率，percent 代表所占总体的百分比

【注释】：这是对存款金额的描述性分析，最小值是1，最大值是80502，均值是2454.27，标准差是6881.827，标准误是 0.141 【注释】：本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值，最大值，均值，标准差，标准误。实验分析：（一）、总体看来，城镇户口和农村户口的收入情况：基本不变占据很大比例，说明经济发展较稳定（二）、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3%，远超过农村户口的18.9%，说明农村的发展相较于城镇，还有很大的发展空间。（三）、存款金额最大值 （80502）和最小值（1）之间差距过大，说明贫富差距过大，从长远角度来看，不利于经济的发展，我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策，加快城镇化建设之类的。实验小结： 备注：

应用多元统计分析课后答案

应用多元统计分析课后答案 第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞）

1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 将变量看作p 维空间的向量，一般用 （一）夹角余弦 （二）相关系数 在进行系统聚类时，不同类间距离计算方法有何区别选择距离公式应遵循哪些原则 答： 设d ij 表示样品X i 与X j 之间距离，用D ij 表示类G i 与G j 之间的距离。 （1）. 最短距离法 ,min i k j r kr ij X G X G D d ∈∈= min{,}kp kq D D = （2）最长距离法 ,max i p j q pq ij X G X G D d ∈∈= 21 ()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑ cos p ik jk ij X X θ= ∑ ()() p ik i jk j ij X X X X r --= ∑ ij G X G X ij d D j j i i ∈∈= ,min

统计学原理学生实验报告

本科生实验报告 实验课程统计学原理 学院名称管理科学学院 专业名称工商管理 学生姓名雷** 学生学号3201407040** 指导教师王** 实验地点6C402 实验成绩 二〇一六年五月——二〇一六年六月

填写说明 1、适用于本科生所有的实验报告（印制实验报告册除外）； 2、专业填写为专业全称，有专业方向的用小括号标明； 3、格式要求： ①用A4纸双面打印（封面双面打印）或在A4大小纸上用蓝黑色水笔书写。 ②打印排版：正文用宋体小四号，1.5倍行距，页边距采取默认形式（上下 2.54cm，左右2.54cm，页眉1.5cm，页脚1.75cm）。字符间距为默认值（缩 放100%，间距：标准）；页码用小五号字底端居中。 ③具体要求： 题目（二号黑体居中）； 摘要（“摘要”二字用小二号黑体居中，隔行书写摘要的文字部分，小4 号宋体）； 关键词（隔行顶格书写“关键词”三字，提炼3-5个关键词，用分号隔开，小4号黑体)； 正文部分采用三级标题； 第1章××(小二号黑体居中，段前0.5行) 1.1 ×××××小三号黑体×××××（段前、段后0.5行） 1.1.1小四号黑体（段前、段后0.5行） 参考文献（黑体小二号居中，段前0.5行），参考文献用五号宋体，参照《参考文献著录规则（GB/T 7714－2005）》。

目录 实验一统计数据的整理 (1) 1.1. 图表呈现 (1) 1.2. 图表具体分析 (6) 实验二用SPSS软件进行描述性统计分析 (7) 2.1. Q5变量统计分析 (7) 2.2. Q6变量统计分析 (9) 2.3. Q7数值型统计分析 (13) 2.4. Q8数值型统计分析 (15) 2.5. Q9分类统计分析 (23) 2.6. Q10分类统计分析（条形统计图） (25) 2.7. Q11分类统计分析（圆饼统计图） (27) 2.8. Q13分类统计分析（条形统计图） (29) 实验三参数估计 (30) 3.1. Q7数值型统计分析 (30) 3.2. Q8数值型统计分布 (31) 实验四假设检验 (34) 4.1. 对Q7进行单样本假设检验 (34) 4.2. 对Q8独立样本的T检验 (34) 实验五相关回归 (36) 5.1. 风险态度指标 (36) 5.2. 观念认同指标 (39) 5.3. 不确定性的担忧指标 (41) 5.4. 综合指标 (44)

统计学实验报告模板学生版

成都工业学院 实验报告 专业国际商务 实验课程统计实务 实验项目统计数据整理与分析指导教师王晓燕 班级1403022 姓名学号赵澜豫18

一、实验目的项目一：《统计数据整理》实验通过上机实验，使每个学生掌握利用Excel 对 原始资料进行统计分组并编制分配数列的方法；掌握利用Excel 进行图表制作的方法。项目二：《数据分布 特征的描述及抽样推断》实验通过上机实验，使学生掌握Excel 在数据分布特征的描述及抽样推断中的应 用方法，并能对实验结果进行解释、分析，得出明确实验结论。项目三: 《回归分析》实验 通过上机实验，使学生掌握利用Excel 进行回归分析的方法，并能对实验结果进行解释、得出明确实验结论。 分析，二、实验内容 项目一：某灯泡厂准备采用一种新工艺，为检查新工艺是否使灯泡的寿命有所延长，对采用新工艺生产的100 只灯泡进行测试，结果如下：（单位：小时） 716 728 719 685 709 691 684 705 718 700 715 712 722 691 708 690 692 707 701 706 729 694 681 695 685 706 661 735 665 708 710 693 697 674 658 698 666 696 698 668 692 691 747 699 682 698 700 710 722 706 690 736 689 696 651 673 749 708 727 694 689 683 685 702 741 698 713 676 702 688 671 718 707 683 717 733 712 683 692 701 697 664 681 721 720 677 697 695 691 693 699 725 726 704 729 703 696 717 688 713

多元统计分析期末试题

一、填空题（20分） 1、若),2,1(),,(~)(n N X p =∑αμα 且相互独立，则样本均值向量X 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法，常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类，R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,('21n i X X X X ip i i i ==，总体),(~∑μp N X ，对样品进行分类常用的距离有：明氏距 离，马氏距离2 ()ij d M =)()(1j i j i x x x x -∑'--，兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是：εββ++=x y 10，多元回归的数学模型是： εββββ++++=p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 二、计算题（60分） 1、设三维随机向量),(~3∑μN X ，其中??? ? ? ??=∑200031014，问1X 与2X 是否独立？),(21'X X 和3X 是否 独立？为什么？ 解： 因为1),cov(21=X X ，所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵??? ? ??∑∑ ∑∑=∑22211211 ，),(21'X X 的协差矩阵为11∑因为12321),),cov((∑='X X X ，而012=∑，所以),(21'X X 和3X 是不相关的，而正态分布不相关与相互独 立是等价的，所以),(21'X X 和3X 是独立的。