计算机实习实习报告.doc

经济管理学院实习报告课程设计名称 计算机基础课程实习 日 期 指导教师 班 级 学 号 姓 名 成 绩 实习概述【目的】 了解信息分析相关程序，完成数据整理、分析等练习环节。【要求】 独立完成。实习内容 paswstatistics: 通过本课程的学习，了解和掌握了pasw statistics 18 软件的基本理论和基本操作并能够对pasw 所分析的各项数据进行相关解释。具体内容包括：（1） pasw statistics18 软件基本理论知识；（2） pasw statistics18 软件的相关分析、回归分析、时间序列分析、聚类分析（3）利用pasw statistics18 软件进行参数检验和非参数检验以及绘制统计图表。实习体会不到一周的计算机基础认识实习，认可老师一改往日枯燥的office基础教学，交我们较为使用的spss和贴近生活的购物网站制作演示，以及应用将要进行考试的vb，深有体会。而且深刻认识到学习计算机知识是一个熟能生巧的过程，实践在这个过程中是一个十分重要的环节。只看演示记下步骤，不自己动手练习，是不能达到学习目的，必须有充足的时间自己动脑创意、动手练习，在反复的练习中才能使自己牢固掌握住所学知识。所学内容自己进行操作，不懂的地方在课堂上或是在课余时间提出来，老师当场给予解答，才能获得非常快的进步。 其实，学校毕竟是一个重理论的地方，实践的机会相对较少，一些东西学过之后感觉难以致用。另一方面，计算机是一个发展相当迅速的一个行业，学校的部分教材已经跟不上目前先进的计算机技术。我们不应该认为自己掌握的某门技术就已经是天下无敌手了，虽然现在java,vb,c,c+用的都很多，怎能保证没有被淘汰的一天。换言之，在我们掌握一门新技术的同时就又有更新的技术产生，身为当代的青年应当有紧跟科学发展的素质。高级程序设计语言的发展日新月异，今后的程序设计就像人们在说话一样。难道我们真就写个什么都要用汇编，以显示自己的水平高，真是这样倒不如直接用机器语言写算了。反过来说，想要以最快的速度接受并利用新技术关键还是在于你对计算机科学地把握程度。 技术与科学是不能分家的，学好了科学同时搞技术，这才是上上策。犹如英语，原先人们与老外交流必须要个翻译，现在满马路的人都会说英语。就连21世纪英语演讲比赛的冠军都轮不到英语系的学生了。计算机也是一样的，我们必须面对的一个现实就是：计算机真就只是一个工具，如果不具备其它方面的素养，计算机系的学生虽然不能说找不到工作，不过总有一天当其他专业性人才掌握了计算机技术后将比我们出色许多。原因就在于计算机解决的大都是实际问题，实际问题的知识却是我们少有的。单一的计算机技术是没有立足之地的。指导教师评语评语：指导教师签名： 批阅日期：5数据分析： 产量因子数据分析数据准备：数据来源于pasw 教师准备：crrelation1数据如图1：操作步骤：1、将表1中数据文件导入pasw 软件中。执行【图形】【就对话框】【散点图】命令。把单位成本 选入x 轴，产量 选入y 轴，点击【确定】得到散点图如2 所示。从散点图可以看出适合做线性回归。执行【分析】【回归】【线性】命令，打开线性回归对话框，操作界面如图3 所示。输出结果：模型汇总情况见表3。模型汇总b模型rr 方调整 r 方标准 估计的误差1.987a.974.971.811a. 预测变量: (常量), 单位成本（元）。b. 因变量: 产量（万件）表4主要是回归方程的拟合优度检验，复相关系数为0.987，可决系数r方为0.974。方差分析表见表5。anovab模型平方和df均方fsig.1回归195.6401195.640297.560.000a残差5.2608.657总计200.9009a. 预测变量: (常量), 单位成本（元）。b. 因变量: 产量（万件）从方差分析表中可以看出显著性高水平为0，明显小于0.05，说明方程显著性检验能够通过，因变量和自变量线性关系显著。模型系数表说明回归方程的形式和系数显著性检验的结果，见表6。系数a模型非标准化系数标准系数tsig.b标准 误差试用版1(常量)79.3453.84920.615.000单位成本（元）-1.406.082-.987-17.250.000a. 因变量: 产量（万件）从系数表中得出回归方程为：y =