目录

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一：实验目的

二：实验环境

三：实验内容

   实验一：数据分组

     （一）采集的样本数据

     （二）组距数列的编制方法

     （三）实验结果：数据分组数列表

     （四）实验结论

   实验二：统计图

     （一）所需的样本资料

     （二）统计图（条形图）的编制方法

     （三）实验结果

     （四）实验结论

   实验三：统计图

     （一）样本资料

     （二）实验步骤

     （三）实验结果

     （四）实验结论

   实验四：统计图

     （一）样本原始数据

     （二）实验步骤

     （三）实验结果

     （四）实验结论

   实验五：描述性分析

     （一）样本数据

     （二）实验步骤

     （三）实验结果

     （四）实验结论

四：实验结论及分析

一、实验目的

 

  1.学习统计学已经八周有余了，在现实中为了更好地掌握和理解与统计相关的方法和原理，并运用好EXCEL等软件来完成与统计相关的事宜，更好地将所学的理论与实践相结合，以求达到对统计知识的熟练掌握与应用。

   2.通过一系列的实验，我们对与之相关的对象进行深刻的分析并将得到的数据详加处理进而为我们之后的其他研究提供有效的研究数据。

   3.通过这些实验让我们提高了动手操作的能力并培养了我们科学严谨的学习态度，让我们更好地应对未来的发展。

二、实验环境

  软件：micro soft excel 2003

三、实验内容

实验一：数据分组

（一）采集的样本数据

      对安徽理工大学大一学生的月生活费进行样本采集，我们随机的抽取了50名大一大学生月生活费进行调查分析，并将统计的数据进行输入采集，如下表：

 （二）组距数列的编制方法

     1.将原始的数据按照其大小的顺序重新进行排列，并确定全距。排序结果如下：

550  550  600  600  650   700  700  700  700  700

700  700  700  700  700   700  700  700  700  700

750  750  750  750  750   750  800  800  800  800

800  800  800  850  850   850  900  900  900  900

900  950  1000 1000 1000  1000 1200 1200 1200 1500

     2.确定组距和组数。在组距数列中，各组变量区间的最大值称为上限，最小值称为下限，上限与下限之差就是组距，所划分的区间数为组数。

     3.确定各组的组限和组中值。组限是指每组两端的数值，其中，每组的起点数值称为下限，终点数值称为上限。

     4.简单次数分布数列可以表示每个变量组出现的次数，以及在整个数列中的次数分布规律。向上累计，是将各组的次数和频率由变量值小的组向变量值大的组依次累计。向下累计，是将各组的次数和频率由变量值大的组向变量值小的组依次累计。

     5.汇总数据，编制变量数列。

步骤：

1.打开插入，进入图表栏；

2.设置excel表格的样式，A1表示序号，B1表示使用金额，C1表示人数，D1表示频率，E2表示累计次数中的向上累计，F2表示累计次数中的向下累计，G2表示累计频率中的向上累计，H2表示累计频率中的向下累计；

3.输入相关数据，并将这些数据进行分组，分别分为以600以下为下限，1000以上为上限，以100为组距进行划分。共分为6组以及总计7栏；

4.通过对原始数据的统计，将每组的所在人数进行划分，得出所需要表格数据。在人数一栏的总计中，打开函数fx，插入6组数据并运用sum函数进行求和，得到此数值为D9；

5.运用EXCEL函数对频率进行相关的计算操作，比如：C3格除以C9的商就显示在D3格，在D3栏点两下鼠标在那里闪烁时输入等号然后点C3格会出现“=C3”，再输入“/”后再点C9格又会出现“=C3/C9”，然后按回车键就可以得到D3的值了。以此类推，分别算出D栏的所有频率函数；

6.向上累计以及向下累计的计算则主要通过fx中的sum函数分别进行累加求和，以得到最后的累计数据。

 （四）实验结论

1.数据分组是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分为不同的组别，分组之后的数据称之为分组数据。数据分组的主要目的是观察数据的分布特征。数据分组之后再计算出各组中数据出现的频数，就形成了一张频数分布表。

2.通过对数据的统计和分析，我们可以看出安徽理工大学大一的学生月生活费的消费人群主要集中在700-800元，消费的金额相对合理，符合现今的社会经济的发展需要。

3.这份抽样调查的数据亦可以作为调查安徽理工大学所有大学生的月生活费的调查的数据样本，也可以作为校方或是相关的调研机构对于这一方面研究的有效数据。同时，这一数据也为校方在制定各种消费场所物品的消费价格提供了有效的指导参照数据。  

实验二：统计图

 （一）所需的样本资料

     实验一中的样本数据作为实验二的分析资料

 （二）统计图（条形图）的编制方法

     1. 条形图是用等宽的条形表示数据分布特征的图形，通常用于显示数据的分布。

     2.在绘制的时候是以图的横坐标表示分组类，图的纵坐标表示每组的频数或是频率，并在横轴每组对应画出固定宽度的条形，延伸该条形的长度直到等于纵轴上注明的该组的频数或频率。

 （三）实验结果

步骤：

    1.打开插入，进入图表栏；

    2.在B和C区间分别填入实验一的相关数据，即消费金额和人数的相关数据。单击图表，出现excel中的相关图表，

选择符合实验内容的条形图；

    3.当初步的大一学生月生活费的初步条形图形成以后，在图形上单击右键，出现了绘制区格式、图表类型、源数据、图表选项以及清除等一系列的工具名。这些工具主要是为了更好的调整图形，完善图形；

    4.在绘制区格式一栏中，设置字体大小为9号字体，在图形选项中设置图形的标题为大一学生月生活费条形分布图，在标题数值Y轴为人数，在数据表之中设置数据标签包括值；

    5.通过调整整个条形图的形状和大小，以达到整个条形图的美观。

 （四）实验结论

 

    1.排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况，描绘条形图的要素有3个：组数、组宽度、组限。

    2.通过对条形图的长度的分析，我们可以直观的看出：大一学生月生活费金额主要集中在700-800元，与实验一的结论相一致。

实验三：统计图

 （一）样本材料

（二）实验步骤

     1.打开文件或是键入数据，准备好建立图表的数据。

     2.单击菜单“插入”-“图表”或单击“常用”工具栏中的“图表向导”。

     3.在“标准类型”选项中，对“图表类型”选择“条形图”，单击下一步。

     4.选取“数据区域”即用于生成图表的数据范围。“系列”标签中可选取“分类轴”（X轴），单击“下一步”。

     5.设置图表选项：输入图表标题、坐标轴标题，设置图例显示位置等，单击下一步。

     6.选取图标位置：生成新的图表工作表；或是作为图形嵌入到该工作表即完成了。

 （三）实验结果

 （四）实验结论

     1.条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直线，然后把这些直线按照一定的顺序排列起来。从条形统计图上更容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称为统计图，也叫直条图或是长条图。条形统计图是用条形的长短来代表数量的大小，以便于比较。

     2.通过对统计学成绩的计算和分析。我们可以看出统计学成绩良好的居多，且不及格的人数仅有5人，人数占总体比重较小，代表这个样本的成绩水平良好。统计的数据通过图表的形式客观实际的反映了研究对象的真实性和可靠性，也为其他的实验的研究提供了研究的相关数据。

实验四：统计图

 （一）样本原始数据

     根据以下关于大学生衣服的来源地的数据绘制出20##年安徽理工大学在校大学生穿的衣服品牌来源的饼图，以反映服饰产业在学生群体当中的受欢迎程度。我们随机的对1000名同学进行了数据统计和调查。

     下表为1000名安徽理工大学在校大学生的所穿服饰的相观数据的统计资料：

 （二）实验步骤

     1.小组在安徽理工大学中随机的对1000名大学生进行调查并将相关数据收集起来加以整理，为建立图表提供相应数据。

     2.运用excel表格的步骤：首先使用菜单“插入”-“图表”；然后在“图表向导”中选择“饼图”的样式三；接着在数据区域选点B1:F2；填写标题，选择图例，选择数据标志的表现形式；最后选“作为其中的对象插入”，按“完成”后即在工作表中生成一个粗糙的饼状图。双击进行修饰就可以了。

 （三）实验结果

          

 （四）实验结论

      从数据统计方面进行分析我们可以得出在安徽理工大学在校大学生中，所穿服饰品牌产地的多元化，穿着国产品牌的比例虽然最高但是并未超过一半，所以国产品牌服饰在我校受欢迎程度一般。而韩国、美国等国家虽然各占比例不如中国。但由于中国市场的广泛性，我们可以由大学生市场联想到整个中国市场，可以得到外国服饰品牌占据主要地位的结论。

实验五：描述性分析

 （一）样本数据

     1.我们对数据进行集中的处理和分析，数据集中截取序号、性别、成绩三个变量，分别通过excel计算男女生的英语成绩水平。其中，计算范围包括最大值、最小值、算术平均数、标准差、标准差系数等数据结果。

     2.运用“描述统计”分析工具对男女生的英语成绩进行统筹分析，了解男女生的学习水平以及男女生的学习差距的大小。

 （二）实验步骤

     1.打开插入，进入图表栏。

     2.分别输入相关的信息，按序号进行排列，输入性别以及英语的成绩，完成表格的相关内容。

     3.打开fx一栏，出全部的函数表示公式，点击max，并输入B4，C4，D4，E4，F4，G4，H4，I4，J4，K4，等数值，然后按回车键便得到了最大值的确切数值。

     4.按照以上方法计算出min，average，stdevp的有效正确数值。在输入了相关的数据以后，按回车键后，单元格将会显示计算结果。

     5.打开菜单栏中的“工具”一栏，双击“数据分析”，打开数据分析的对话框，填写完相关的数据后，点击确定，完成描述性分析的整个实验过程。

 （三）实验结果

（四）实验结论

     1.统计的描述性分析一般包括平均值、中位数、众数、方差、四分位表、峰度、偏度、频数等，一般数据都可以作描述性分析，没有数据类型限制。描述统计分析的指标通常表示为描述数据的集中趋势：众数、中位数。描述数据的离散趋势：最大值、最小值、极差、四分位差、方差与标准差等数值。数据分布的峰度与偏度。

     2.通过以上数据的分析以及计算，我们可以看出：男女生之间的成绩差距很大；同时，同学之间的英语成绩也有很大的差距。这就要求我们要认真学习，多花点功夫在学习上了，尤其是男生，更应该少打点游戏，多放点心思在学习上，以求全面发展。

四、实验结论及分析

     1.统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推断统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

     2.为了保证实验具有广泛代表性，我们在数据采集的时候是采取随机调查方式，而在数据采集过程中我们又得到了同学们的积极配合。实验的成功最重要的是来自于我们小组成员们的不懈努力。大量的数据是需要我们团队的共同合作的。

     3.有了数据当然需要我们进行整理和分析，而这些步骤均需要运用统计学及计算机等等相关知识。在运用word和excel的过程中我们也遇到了一些困难，因为我们在平时的学习中未能很好地掌握相关的知识。于是我们动用了所有的资源包括上网搜，询问老师，请教同学等等。总之，在这次试验中我们可以说是对生活和学习有了一个全面的认识，我们也将更好地利用好剩下的时间来学习更多我们所薄弱甚至不会的东西。

     4.在从实验的初期到最终试验完成的路上，我们小组的各位成员均负责了相关的任务，进行了合理的分工，我们小组成员的互相协作让我们很快的完成了我们的实验。在这个过程中，他对我们各方面的能力都提了一定的要求，这让我们得到了一次充分锻炼自我的机会。尤其是在我们采集相关数据的时候让我们意识到了学会与陌生人沟通的技巧是十分有必要的，这对我们今后社会各方面的发展都是十分重要的。还有就是在进行数据分析的时候，我们是经过了反复的斟酌才做出留下哪些数据和保留哪些数据。在这个整个实验过程中我们还意识到了我们平时在课堂上还未能很好地消化老师所讲的课程，此外我们还应该在课余时间多多的阅读和掌握与之相关的其他知识。这个实验也不是说一天两天就能完成的，况且我们也没有那么集中的时间来完成，所以我们只好利用我们周末闲暇的时间来进行相关的实验。总之，希望这份实验报告能给大家带来些许学习、生活上的帮助。

 

第二篇：统计学 实验报告三

实验三：时间序列分析

一、实验目的及要求：

(一)目的

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。

(二)内容及要求

 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，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13）的构成要素进行分解，并绘制图形进行分析。

二、仪器用具

硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上）

软件：EXCEL

三、实验原理

    时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。

四、实验方法与步骤

1.利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图。

第一步：将数据复制到年/季度这一列，在时间标号这一列的输入1,2，利用下拉的方式填充。将数据复制到销售额这一列。

第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$c$5：$c$44，在间隔输入4，在输出选项选择输出区域为$d$6。单击确定按钮，得四步移动平均结果

第三步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择移动平均。单击确定按钮，弹出对话框，在输入区域输入$d$6：$d$42，在间隔输入2，在输出选项选择输出区域为$e$7。单击确定按钮，得两步移正结果。

第四步：在f7这个单元格中输入=C7/E7，利用下拉方式得到全部比值。结果如图所示

第四步：将相关数据复制到各季节指数计算表中。用公式算出合计数，和平均数，在b60单元格输入=b59/4.015291545*4，按回车，利用右拉的方式得到季节指数。结果如图所示。

第五步：单击插入菜单，选择图表选项，出现图表向导对话框，选择折线图。单击下一步按钮，弹出对话框，在数据区域输入$B$62：$B$66，单击下一步，在图表标题输入销售额的季节变动，单击下一步，单击完成。将标题移动至图形底部。

2.分离季节因素后用最小二乘法确定各期的趋势值。

第一步：用销售额/季节指数，得到季节分离后的时间序列。即Y/S。

第二步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归。单击确定按钮，弹出对话框，在Y输入区域输入$E$4：$E$43，在X输入区域输入$B$4：$B$43在输出选项选择输出区域为$A$51,单击确定按钮.。得到回归分析结果如下。

第三步：由于此回归方程所解释的比例为77.3%，且F检验和T检验都通过了。由此确定方程为T= 2043.392+ 163.7064*t.。得到回归后的趋势。

3.用一张线图显示各期实际销售额、季节分离后的销售额、季节分离后的趋势的对比情况。

第一步：将年/季度，销售额(Y)， 季节分离后的时间序列(Y/S) ，季节分离后的趋势(T)这四列复制出来。

第二步：单击插入菜单，选择图表选项，出现图表向导对话框，选择折线图。单击下一步按钮，弹出对话框，在数据区域输入$A$74：$D$114，单击系列，将系列中年/季度删除，在分类（x）轴标志 中输入$A$75：$A$114，单击下一步，在图表标题输入季节分离后的销售额及其趋势，在分类（x）轴中输入年/季度，在分类（y）轴中输入销售额，单击下一步，单击完成。将标题移动至图形底部。

4.预测20##年各季度的销售额,并绘制销售额的预测图。

第一步：用季节指数*回归后的趋势（T）得到最终预测值。

第二步：年/季度，销售额(Y)， 最终预测值，复制出来。

第三步：单击插入菜单，选择图表选项，出现图表向导对话框，选择折线图。单击下一步按钮，弹出对话框，在数据区域输入$A$118：$C$162，单击系列，将系列中年/季度删除，在分类（x）轴标志 中输入$A$119：$A$162，单击下一步，在图表标题输入销售额的预测，在分类（x）轴中输入年/季度，在分类（y）轴中输入销售额，单击下一步，单击完成。将标题移动至图形底部。

五、实验结果与数据处理

1.利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图。

2.分离季节因素后用最小二乘法确定各期的趋势值。

3.用一张线图显示各期实际销售额、季节分离后的销售额、季节分离后的趋势的对比情况。

4.预测20##年各季度的销售额,并绘制销售额的预测图。

六、讨论与结论

季节指数计算步骤较多计算比较不容易记熟，季节指数因步骤记错导致算错。导致合计不等于相应的整数，季节指数没算对，导致季节分离后的计算都随之错去。应当注意季节指数的计算。