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应用统计学实验报告
武汉工大学
管理学院
应用统计学 课程实验（上机）报告专业班级：2010级工商管理01班 学 号： 指导老师：夏剑锋
实验（上机）地点：活动中心 学期：2012—2013年度第二学期
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实验（上机）日期：2013年4月25日
第1 次 实验（上机）主题：统计软件的运用 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立
实验（上机）目的与要求：
1、掌握启动和退出统计软件
2、掌握数据库的建立
3、搜集一些数据并建立数据库
4、进行一些统计计算（函数、描述性统计）
5、制作统计图
6、计算各种统计指标
实验（上机）内容及方法
一、基本操作
1.在EXCEL图标双击，打开工作表。
2.在“文件”菜单下，选择“新建”，在右边“新建工作簿”选择“空白工作簿”。
3.单击页面右上角红色关闭按钮，关闭工作表，并退出软件。如提醒“是否保存”则选择保存，或者选择取消在查看后在退出。
二、描述性统计
1.在数据表窗口输入数据如下：
59 78 86 94
81 76 69
表1-1某学科成绩表 78 94 49 76 89 95 83 58 76 66 81 68
78 76 93
68 63 69 78 2.单击保存，在文件名称中输入“成绩文件”
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3.加载数据分析工具：在“工具”下拉菜单下找到“加载宏”，单击，选择“数据分析工具”点击确认。
图1-1 加载分析工具库
4.再在工具下拉菜单下找到“数据分析”选项。
图1-2 打开数据分析
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5.单击“数据分析”，选择“描述性统计”
图1-3开始描述性统计
6.数据复选框如下，单击确定，图1-4描述性统计选项卡
7.显示结果如下：
平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度
表1-2 描述性指标显示结果 77.91667 区域 1.972982 最小值 78 最大值 76 求和 11.83789 观测数 140.1357 最大(1)-0.24247 最小(1)-0.19707 置信度(95.0%)
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2805 36 98 49
4.005367
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三、函数计算：
1、简单函数运算：
1)将鼠标定位在单元格，进入编写模式，输入函数：“=A1*A1”，点击回车键，在哦单元格内出现运算结果。把鼠标移到单元个右下角，直到出现“十字”按住鼠标右键往下拉，则将运算复制。显示结果如下:
图1-4 函数输入
2)插入函数：（用函数求和）
3)单击输入框中的函数输入符号，点击确定（如下图），计算书刚刚输入成绩的总和为：2805
图1-5 插入函数选项卡
按照同样的方法可以选择其他函数形式进行统计统计运算。
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2、制作统计图：
1)直方图：
在表格上输入分组方式：
表1-3 分组方式
99
在工具菜单下找到数据分析，单击，并在对话框中选择“直方图”，单击“确定”
图1-6 直方图操作选项
图1-7 直方图复选框
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统计结果如下：
表1-4 频率分析表 分数
99
其他
频率8 11 7 7 0
直方图***989分数99其他
图1-8 成绩分析直方图
频率频率 如果在复选框中选择“柏拉图”和“表格输出”，显示结果如下：
直方图***99959其他接收
图1-9 带累计频率的直方图
150.00%100.00%50.00%0.00%频率累积 %2)饼形图：
在“插入”菜单下，选择“图表”，在对话框中选择“饼形图” 频率第 7 页；共 23页
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图1-10 饼形图选择框
根据向导输入数据，分别选择。最终统计图表如下：
成绩分析饼形图90-9919%其他0-590%8%60-6922%80-8919%70-7932%0-5960-6970-7980-8990-99其他
图1-11 成绩分析饼形图
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上机总结：
1、通过本次上机，巩固了excel的基本操作，让操作更加流畅。
2、进一步了解了函数的使用，能够熟练的掌握基本的统计量的运算。
3、通过实验的学习和比较，进一步加深了对统计量意义的学习。
实验（上机）成绩：第 9 页；共 23页
评阅老师： 评阅时间：
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实验（上机）日期： 2013年5月9日 第 2 次 实验（上机）主题：假设检验与方差分析 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立
实验（上机）目的与要求：
1、建数据库：（1）假设检验（双样本数据）（2）方差分析：单因素方差分析和双因素方差分析
2、掌握假设检验的计算与分析
3、掌握方差分析的计算与分析
4、输出计算结果并进行分析
5、进行检验和决策
实验上机内容及方法
一、单因素分析
1.检验数据：
表2-1 三种训练方法下工人的日产量
方法1 方法2 方法322 18 18 27 24
人均日产量18 1621 22 11 17 15
2.将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”
图2-1 分析工具选择
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3.在数据复选框内选择数据如下；
图2-2 单因素分析复选框
结果输出：
表2-2 单因素分析结果
组 行 1 行 2 行 3 方差分析 差异源 组间 组内 总计 观测数 5 5 5 SS 40 192 232
求和 85 105 95 df 2 12 14
平均 17 21 19 MS 20 16
方差 17.5 15.5 15 F 1.25
P-value 0.321277
F crit 3.885294
分析：F crit=3.885294；F=1.25 因为F=1.25＜F crit=3.885294，所以拒绝训练方法对日产量有显著影响，即三种训练方法对日产量没有显著影响。
二、双因素分析（无交互作用）实验数据
表2-3 4个工人和3台机器配合的日产量
A1 A2 A3 B1 50 63 52 B2 47 54 42
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B3 47 57 41 B4 53 58 48
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将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”
图2-3 无交互作用双因素分析选项
在数据复选框内选择数据如下；
图2-4 无交互作用双因素分析复选框
分析结果输出：
表2-4方差分析：无重复双因素分析
SUMMARY 行 1 行 2 行 3 列 1 列 2 列 3 列 4 方差分析 观测数4 4 3 3 3
求和 197 232 183 165 143 145 159
平均 49.25 58 45.75 55 47.66667 48.33333
方差
8.25 14 26.91667
36.33333 65.33333
显著性水平：1%
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差异源 行 列 误差
总计 SS 318.5 114.6667 32.83333
df 2 3 6
MS F P-value F crit
159.25 29.10152 0.000816 10.92477 38.22222 6.984772 0.022015 9.779538 5.472222
466 11
MS
F
P-value
F crit 方差分析：无重复双因素分析
方差分析 显著性水平：5% 差异源 行 列 误差
总计 SS 318.5 114.6667 32.83333
df 2 3 6
159.25 29.10152 0.000816 5.143253 38.22222 6.984772 0.022015 4.757063 5.472222
466 11
分析：
行因素：在显著性水平为1%的时候，F crit=10.92477，在显著性水平为5%时，F crit=5.143253，都远小于F =29.10152。即不同牌号机器上的日产量有高度显著性差别。
列因素：在显著性水平为1%的时候，F crit=9.779538，在显著性水平为5%时，F crit=4.757063，F=6.984772。因为4.757063＜6.984772＜9.779538。则不同工人的日产量只有显著的差别。
三、双因素分析（有交互作用）实验数据
表2-5 灯泡寿命数据
因 子 B
B1 B2 B3
A1
13.2 15 16.1 17.3 18 17
因子A A2 A3
14.4 14 15.6 13.6 13.7 16.3 14.3 17.1 14.5 17.1 15.7 16.1
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将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”
图2-5 有交互作用双因素分析
在数据复选框内选择数据如下；
图2-6 有交互作用双因素分析复选框
分析结果输出：
表2-5方差分析：可重复双因素分析
观测数 求和 平均 方差
28.2 14.1 1.62
15 0.72
27.6 13.8 0.08
85.8 14.3 0.796
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观测数 求和 平均 方差
观测数 求和 平均 方差
总计
观测数 求和 平均 方差
方差分析
差异源 样本 列 交互 内部 总计 2 33.4 28 16.7 14 0.72 0.182 35 30.2 17.5 15.1 0.5 0.7296.6 16.1 3.09688.2 14.7 0.6233.4 16.7 0.3233.2 16.6 0.594.2 15.7 2.34894.8 15.8 2.188
98.4 16.4 1.52
P-value
F crit
显著性水平为5% SS 14.04 6.24 10.92 5.36 36.56
df
MS
F7.02 11.78731 0.003063 4.256495 2 3.12 5.238806 0.030987 4.256495 4 2.73 4.583955 0.027093 3.633089 9 0.595556
方差分析
差异源 样本 列 交互 内部 总计
显著性水平为：1% SS df MS 14.04 2 7.02 6.24 2 3.12 10.92 4 2.73 5.36 9 0.595556 36.56 17
F
11.78731 5.238806 4.583955
P-value 0.003063 0.030987 0.027093
F crit 8.021517 8.021517 6.422085
分析：
1、因子A（工艺方法）分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=8.021517，在显著性水平为5%时，F crit=4.256495，F =6.24，因为4.256495＜6.24＜8.021517，则工艺方法对灯泡寿命的影响是显著的。
2、因子B（灯丝配方）分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=8.021517，在显著性水平为5%时，F crit=4.256495，F =11.78731，因为8.021517＜11.78731，则灯丝配方对灯泡的寿命影响是高度显著的。
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3、交互作用分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=6.422085，在显著性水平为5%时，F crit=3.633089，F =4.583955，因为3.633089＜4.583955＜6.422085。则工艺和菲方之间存在交互作用。
实验上机总结：
1、学会如何让运用软件进行方差计算和分析；
2、通过提出假设，了解如何通过计算数据进行显著性判断和检验；
3、根据假设和检验结果，明白如何进行判断。
实验上机成绩：
评阅老师：
评阅时间：
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应用统计学实验报告
实验（上机）日期：2013年5月16 第 3 次 实验（上机）主题：回归分析 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立
实验（上机）目的与要求：
1、搜集数据并建数据库
2、掌握一元线性回归的计算与分析
3、掌握多元线性回归的计算与分析
4、输出计算结果并进行分析
5、进行检验和预测
实验上机的内容及方法 一，一元线性回归 数据显示如下：
（表3-1十个企业的生产费用与产量数据）
企业编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 产量X（千克）40 42 48 55 65 79 88 100 120 140 生产费用Y（千元）150 140 160 170 150 162 185 165 190 185 将数据输入工作表，在“工具”菜单下选择“数据分析”，然后选择“回归”胆机确定。在复选框中选择如下：
（图3-1一元回归分析复选框）
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则显示相关数据处理结果如下：
表3-2 回归统计表
Multiple R R Square Adjusted R quare 标准误差 观测值
表3-3 方差分析表
0.807766 0.652486 0.609047 10.5332
回归分析 残差 总计 df
SS MS F Significance F1666.514 1666.514 15.02064 0.004704 8 887.586 110.94832554.1
表3-4 回归分析表
Intercept X Variable 1 Coefficients 标准误差 t Stat
Lower Upper
95% 95% 134.7893 8.643234 15.59477 2.85E-07 114.8579 154.7206 0.397821 0.102646 3.875647 0.004704 0.161118 0.634525
P-value 得到散点图和拟合分析图如下：
Normal Probability Plot20010000204060Sample Percentile图3-2 散点图 Y80100
X Variable 1 Line Fit Plot***0X Variable 1图3-3 拟合分析图
Y预测 Y150Y
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相关分析：
1、回归方程
由散点图得知回归方程为一元线性方程。得到回归方程如下： Y=134.7893+0.397821X2、显著性分析
得到Multiple R=0.807766＞0.765（在检验数为0.01时相关系数检验数）表示回归方程显著。
t Stat=3.875647＞2.306（α=0.05，自由度=8时t值）则统计检验结果显著。其存在良好的线性关系。
F=15.02064＞5.32（在α=0.05，n1=1,n2=8时F值），表示回归结显著。
3、相关预测
在产量为80千件时，平均生产费用的置信区间（α=0.05）生产费用预测Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*0.317=166.614-7.707=158.844 下界=166.614+7.707=174.321 即总体均值得95%置信区间为（158.844，174.321）
在产量为80千件时，生产费用的置信区间（α=0.05）生产费用预测Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*1.049=166.614-25.503=140.637 下界=166.614+25.503=191.643 即总体得95%置信区间为（140.637，191.643）
二，多元回归 试验数据：
表3-5 某企业10个月的月管理费用与工人劳动日数和机器开工台数的资料
管理费用Y 工人劳动日数X1 29 45 24 42 27 44 25 45 26 43 28 46 30 44 28 45 28 44 27 43
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机器开工台数X2 14 15 13 13 14 16 16 15 15 将数据输入工作表，在“工具”菜单下选择“数据分析”，然后选择“回归”胆机确定。在复选框中选择如下：
图3-4 多元回归复选框
则显示相关数据处理结果如下：
表3-5 回归统计表
回归统计
Multiple R 0.85377 R Square 0.728923 Adjusted R
0.651473
Square 标准误差 1.070639 观测值 10
表3-6 方差分析表
回归分析 残差 总计 df SS MS F Significance F 2 21.57613 10.78806 9.411471 0.010371 7 8.023873 1.14626829.6
表3-7 回归分析表
Coefficients 标准误差 t Stat
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P-value 下限 上限
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Intercept X Variable 1 X Variable 2
95.0% 95.0%
-13.8196 13.3233-1.03725 0.334115-45.3242 17.68497 0.56366 0.303274 1.858586 0.10543-0.15347 1.280789 1.099469 0.313139 3.511123 0.009844 0.359013 1.839926 得到散点图和拟合分析图如下：
Normal Probability Plot402000204060Sample Percentile图3-5 散点图 Y80100
X Variable 1 Line Fit Plot***X Variable 1图3-6 拟合分析图
Y预测 Y4647Y
相关分析：
1、回归方程
由散点图得知回归方程为二元线性方程。得到回归方程如下： Y=-13.8196+ 0.56366X1+ 1.099469X2
2、回归方程检验
R Square= 0.728923＞0.6516
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F= 9.411471＞4.74(α=0.05，自由度=2,7时，F值)即：回归方程的拟合程度很好。
3、回归系数：
t 1= 1.858586＜2.365（α=0.05，自由度=7时，t值）t2= 3.511123＞2.365（α=0.05，自由度=7时，t值）
所以β1不显著，β2显著。即工人劳动日数对管理费用的影响并不是显著；机器开工台数对管理费用影响显著。
4、相关系数分析：
表3-8相关系数分析表
Y X1 X2
Y X1 X2
0.501517 1 0.771462 0.184094则得到Y与X1之间的相关系数为0.501517；Y与X2之间的相关系数为0.771462，X1与X2之间的相关系数为0.184094 计算相应的偏回归系数Y与X1之间的偏相关系数为0.5748；Y与X2之间的相关系数为0.7987。
又t1= 0.5748*√7/√（1-0.5748*0.5748）=1.86＜2.356（α=0.05，自由度=7时，t值）
T2=0.7987*√7/√（1-0.7987*0.7987）=3.51＞2.356（α=0.05，自由度=7时，t值）
即：工人劳动日数与管理费用之间的偏相关系数不显著；机器开工台数与管理费用之间的偏相关系数是显著的。
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实验上机总结：
1、学会如何让运用软件进行一元与二元方程回归分析的计算；
2、通过提出假设，了解如何通过计算数据进行系数显著性判断和检验；并对方程的拟合优度和相关性进行判断
3、根据回归结果很好的预测，并在给出置信度的情况下对总体均值和个体值进行预测。
实验上机成绩：
评阅老师：
评阅时间：
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