EXCEL统计学实验

1、福建农林大学经济与管理学院旅游学院实验报告课程名称：统计学专业班级：2006金融学号：学生姓名：指导教师：成绩:2008年12月1日EXCEL的数据整理与显示一、实验目的及要求：（一）目的了解的基本命令与操作、熟悉数据输入、输出与编辑方法；熟悉用于预处理的基本菜单操作及命令；熟悉用于整理与显示的基本菜单操作及命令。（二）内容及要求1为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由10家0庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：好；较好；一般；差；较差。调查结果见。要求：（）用制作一张频数分布表；（）绘制一张条形图（柱状图），反映评价等级的分布。2为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽

2、取10只0进行测试，所得结果见。（）利用计算机对上面的数据进行排序；（）进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制直方图。3甲乙两个班各有名学生，期末统计学考试成绩的分布如下表：成绩人数甲班乙班优良中及格不及格画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似二、仪器用具硬件：计算机（安装、或或以上）软件：三、实验原理统计中数据整理与显示的相关理论。四、实验方法与步骤第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】第2步：在【数据分析】对话框中选择【直方图】命令并选择【确定】。第步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为：）在【接收区域】输入代码区域（本题为）在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为）选择

3、【图表输出】选择【确定】。2（1）第1步：单击【数据】下拉菜单，并选择【排序】第2步：在【排序】对话框中选择【降序】并选择【确定】（2）第1步：确定组数。本题由于数目较多可分为10组。第2步：确定各组的组距。组距=（749-651）组/距1可0取=190.8第3步：根据分组整理成频数分布表。按第一题的步骤可制成直方图，只是需在接受区域方框内输入各组的上限值65，966，967，968974，975。9第步：在频数分布表中将改为6改为，改为4改为53（1）第1步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【雷达图】并选择【确定】。第步：在输入区域中输入（：），并选择系列产生在【列】单击【下一步】单击

4、【完成】第3步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】第步：在【数据分析】对话框中选择I检验双样本方差分析】命令并选择【确定】。第步：在【变量的区域】中输入甲班数据区域（本题为：）在【变量的区域】中输入乙班数据区域（本题为）在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为）五、实验结果与数据处理1家电行业服务质量的等级频数分布表服务质量频数比例百分比（%）好140.1414较好210.2121一般320.3232差180.1818较差150.1515服务质量等级分布服务质量频率2灯泡的使用寿命频数分布按灯泡的使用寿命进行分组频数频率6506606606706706806806906907007007

5、10710720720730730740740750其他合计灯泡使用寿命分布图.11111,11.-1111111111口频率其他/、灯泡的使用寿命关于甲班与乙班的检验双样本方差分析关于甲班与乙班的检验双样本方差分析变量变量平均方差观测值单尾临界两个班考试成绩的分布不相似六、讨论与结论1在做第一道时应注意：对顺序型数据分析，要以数字代码分别代替其中的文字，不然会出现“非数值型数据不能处理”的错误。再用统计函数求出相应的频数。2在.做第二题时应注意：进行等距分组时应先确定组数，一般不应少于5组且不多于15组。本体可定为10组，确定组数之后可根据组距=（最大值-最小值）/组数确定组距。3.在做第三

6、题时应注意：制作雷达图时应将应将整个表格输入数据区域而不仅仅是数据部分。可用检验双样本方差分析来检验两个班级考试成绩分布是否相似。实验二：EXCEL的数据特征描述、列联分析、多元回归分析一、实验目的及要求：（一）目的熟悉用于数据描述统计、列联分析、多元回归的基本菜单操作及命令。（二）内容及要求要求综合运用统计学中的描述统计、列联分析方法、多元回归分析法与计量经济学等的相关知识，对某家房地产评估公司在广告前后市场占有率的变化进行判断，并对某城市的房地产销售价格进行描述统计，同时，根据某城市的房地产销售价格与地产的评估价值、房产的评估价值和使用面积建立一个模型，以便对销售价格作出合理预测。数据见1

7、二、仪器用具硬件：计算机（安装、或或以上）软件：三、实验原理统计数据集中趋势、离中趋势、形状测度以及列联分析与多元回归分析的相关理论。四、实验方法与步骤检验广告战前后各公司的市场占有率是否发生了变化第1步：将观察值输入一列，将期望值输入一列。第2步：选择【插入】下拉菜单。第3步：选择【函数】选项第4步：在【函数】分类中选统计在函数名中选“CHITEST”，点击【确定】第5步：在对话框【Actual_range】中输入观察数据区域，本例中为（B13:B15）在对话框【Expected_range】中输入期望值数据区域，本例中为（D13:D15）得到P值为1.306E-13。由于Pva，所以拒绝原

8、假设。即广告战之后各公司产品市场占有率发生了显著变化。2对某城市的房地产销售价格进行描述统计第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】第2步：在【数据分析】对话框中选择【描述统计】命令并选择【确定】。第步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为：）在【输出区域】中输入数据区域（本题为）单击【确定】根据某城市的房地产销售价格与地产的评估价值、房产的评估价值和使用面积建立一个模型。第步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】第步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。第步：在【值输入区域】中输入数据区域（本题为：）在【值输入区域】中输入数据区域（本题为：）在【输出区域】中输入

9、数据区域（本题为）单击【确定】第步：根据回归分析的结果，得到房地产销售价格与地产的评估价值、房产的评估价值和使用面积的多元线性回归方程为八y五、实验结果与数据处理各公司市场占有率值计算表观察值期望值1301501001207030a拒绝原假设得到P值为1.306E-13。由于Pa,所以拒绝原假设。即广告战之后各公司产品市场占有率发生了显著变化。2关于销售价格的描述统计销售价格（元/m2)平均5666标准误差507.3970728中位数4925众数#N/A标准差2269.148693方差5149035.789峰度1.412846632偏度1.207530514区域9410最小值2240最大值11

10、650求和113320观测数20最大(1)11650最小2240置信度(95.0%)1061.994276关于销售价格的回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR|0.947362461RSquare0.897495632AdjustedRS0.878276063标准误差791.6823283观测值20方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析387803505.4629267835.1546.696969663.87913E-08残差1610028174.54626760.909总计1997831680Coefficients标淮误差tStatP-valueL

11、ower95%Upper9Intercept148.700454574.4213240.258870010.799036421-1069.0183471366.41XVariable10.8147381830.5119885071.5913212360.13109905-0.2706289581.9001CXVariable20.8209795420.2111765023.8876462720.0013073610.3733053581.2686E求得房地产销售价格多元线性回归方程为：3122.0503222040.057088036-0.0045829720.2746y六、讨论与结论第一题更

12、简便的方法是，由第二步从界面直接选“”2进行描述统计时，不能输入非数值区域，并将表的标题改为销售价格3在第三题中输入更复杂的指数，可以在“插入”中选“对象”，然后选择“公式编辑器”成功输入y。填实验结果时，可以将中多元回归的实验结果进行截图以满足中的界面要求。实验三：时间序列分析一、实验目的及要求：（一）目的掌握用于移动平均、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）的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。二、仪器用具硬件：计算

13、机（安装、或或以上）软件：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（）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1步：计算移动平均值，因为是季度数据采用四项移动平均，并将其结果进行中心化处理也就是将移动平均的结果再进行一次项的移动平均即得出中心化移动平均值（MA第2步：计算移动平均的比值即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度平均值。第3步：季度指数调整。由于第二步计算的季节比率的平均值不等于1，需要进行调整，将第二步计算的每个季度比率的平均值除以它们的总平均值（2）绘制季节变动图第1步：单击工具栏上的【图表向导】

14、，在其中选择【折线图】并选择【确定】。第步：在数据区域中输入（：），并选择系列产生在【行】单击【下一步】单击【完成】。（.1）计算季节分离后的时间序列。即将销售额除以相应的季节指数就可得出。（2）用一元线性模型来预测各期的趋势值第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】第2步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。第步：在【值输入区域】中输入数据区域（本题为：）在【值输入区域】中输入数据区域（本题为）在【输出区域】中输入数据区域（本题为）单击【确定】第步：根据回归分析的结果，得到季节分离后的时间序列与时间标号一元线性回归方程为：八y（）根据分离季节性因素的序列确定的线性趋

15、势方程y9可以得到199到1200年0各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最后的预测值3.用一张折线图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1步：从原表格中选取年/季度，销售额，季节分离后的时间序列，季节分离后的趋势四组数据并粘贴建立一个新的表格。第2步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。第步：在数据区域中输入（：），并在系列中删除年季度，选择系列产生在【列】，在分类轴标志输入年季度的数据区域（本题为：）,单击【下一步】单击【完成】。预测年各季度的销售额并绘制销售额的预测图第，步：从原表格中选取年/季度，销售额，

16、最终预测值三组数据并粘贴建立一个新的表格，为表一。第步：根据分离季节性因素的序列确定的线性趋势方程y9可以得到200年，各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最终预测值。并绘制年各季度销售额预测值表格。将求得的最终预测值加入到表一中。第步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。第步：在数据区域中输入（：）,并在系列中删除年季度，选择系列产生在【列】，在分类轴标志输入年季度的数据区域（本题为：），单击【下一步】单击【完成】。五、实验结果与数据处理2销售额的预测值年/率專氐丁日率节分离l后的语醉IT)最终诫珊I预珊I误皋1妙/11yy-.1n.7F-7?R

17、1仞一俪H?20709R0941AF9137-AAA.03742y/1.zn.蕊-27R1140.如q9.370.Rf)427201R刀4-1f470143ZZO-4.11.沏泗1R34.2RR4丘1仃沁131蕊一4034d11仍巧1fi7140RB期累217394313714?-11R4?1qq?/1|E102.c-n.7F1你、初&33722Rfi1.A23R2R21F1.3RR-477.7RR32Aiyji.dn.RF127R2敢一941H只讣一昭门肚1茨匹一茁2-R44.1洌37yz/.a1.沖倔31恋一1F1F：31R933AA9F饬&AAR-RRAR44R42ju/yj：-1.1A

18、9A79加你一7904312R鹉孤一他-R1R.蕊魁1QQ3/1gEG4厶耳0.7F1*?、311R.09073F1亦弼-301.23Q1210ZZ：Z：Z.&0.RF127R恥说莎门4SRRO4莎时S13S091-FRO.4Q12311nX4/.j1.期泗303fi.07A73R44.1丘如94744.A34-qg匸4343412钳/z.a1一1仍巧3R47.00074007RARRA24fiF9R37-1R7.03fiA1AA4/113花*耳n.7F172R4329.兀血4171F7F!29A31蚯関11RR1nn144ZD.ZCl蕊1?7R的淋一蕊丘14伽一蕊1Y加血4一fi70fi41

19、HJ：?J1.11.沏泗4R21.3F1344QEQRR1HR丘亦一?3Q7RQQQS41CC-/A11.1E知2F4R1.4滋加1一1R4QF1Q1莎只1AAR/117阳IJ仁n.7F1廊F193.A3394R2fi.40103刼E141肝心仃妙121F：iijD.yn.RF127RFA97.9昭14AAn1074A34247缺恋匸A313319TK.O1.沖倔FR7F.77A3R13R9AA3A14AARA11341247(沁m1.1A9A79742?.R77的7.丘加霁A1R2朋9447q斷1QQ6/1刀沪心上0.7F1*?、794.1277F4R1亦們4190.:W1刼一R0R42z：

20、-yy/.j-0.RF127R704F.丽4一亦197你旅一40711Q1.初內3昭a/C-.i1.期泗7110.0F72FROR.A3AA371R9.7321AOfi.3RR34a/zu.c-1一1仍巧7F0n.4R1A翊X34R0A4RA43.普177fi.咖丘1AA7/1DIZ-.C-n.7F172RAR1F.7A31A13A024974A1?腳F10药匹3CUD1Cl蕊1?7R71OR.13A2洌鼻Y丽汕1磁久R4AARR1丘却9.71.沏泗7771.亦Q7Q77Q971614.如殆4aj-4i.z1.1E知27174.1R4S时17179R770!9.7.7価一Q72Q11AAR/1

21、加4y4Z.4n.7F1廊RF74.71恋A7A0.R7R31刃04.R93-1畝4933230C-aZD.Dn.RF127RR017.944F：FR4RAF妙1哪丽一阳FDR331ayiju.i1.沖倔伪0.7?711E加109RF：7RA們113.R3A7432a/zj-.i1.1A9A79匹M一A3197?R1qq匹和R4AA仍臨心丘吗貂1QQQ/133Duuy.y0.7F1*?、H11744F祁沁丘祁匸144-FR7.2442234&zz：/.y0.RF127R731.1和、7R0941伽Qfi477724-71Q.R2S73血auio.a1.期泗R494.90177773.11阳初9

22、FA4.洌-1F77.43A/aCD.C1一1仍巧R7AF.1DfiA7A3AR23AF妙匸妙-1刼一刃2加(W137n.7F172RROAO.4网刚nnF?AA9qA0R939F-300A4AA3Raiy./Cl蕊1?7RAR3A.49.71兴沏一昭闌970319-1?1R39/ds.a1.沏泗10402.7Q一沏久时r440dIZd.Z11979fiqqn.g阳&RFA1.fi4RA9q网9一27-1R61.072.季节分离后的趋势SUMMARYOUTPUT回归统计Multiple0.882769RSquare0.779281Adjusted0.773473标港误差1031.834观测值40方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分彳斤11.43E+081.43E+08134.164944.93466E-14残差38404578