统计学的实习 终稿

1、统计学实习报告院系：西南林业大学经济管理学院专业：会计学 2009姓名: 黎佳铸 傅富敏 实习地点:经管院机房实习时间：2011.12.252011.12.26指导老师：夏凡作业一：所选题目：一、 预计未来一两年中你的收入。（1）增加 （2）基本不变 （3）减少二、你的月收入水平。（1） 300元以下 （2） 300-800元 （3） 800-1500元 （4） 1500元以上三、你对近期市场物价趋势看法。（1） 会迅速上升 （2）基本稳定 （3） 会略有下降Statistics预计未来一两年的收入月收入水平你对近期市场物价趋势的看法NValid260426042604Missing000Me

2、dian2.002.002.00Percentiles251.002.002.00502.002.002.00753.003.002.00表明：从四分位数图表中可看出，预计未来一两年的收入有25%的人都认为会增加，而至少25%的人都会认为减少，离散程度较大。而月收入水平50%的人都认为不会超过800元，而至少25%的人都认为会超过1500元，离散程度较前者次之。最后处于中间50%的人都会认为市场物价趋势基本稳定，三者相比较，离散程度最强。表一：预计未来一两年的收入FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid增加68926.526.52

3、6.5基本不变98537.837.864.3减少93035.735.7100.0Total2604100.0100.0表二：月收入水平FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid300元以下58522.522.522.5300800114043.843.866.2800150068826.426.492.71500元以上1917.37.3100.0Total2604100.0100.0表三：你对近期市场物价趋势的看法FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid会迅速上升308

4、11.811.811.8基本稳定183870.670.682.4会略有下降45817.617.6100.0Total2604100.0100.0表四：表明：从表一和表四可以看出认为预计未来一两年的收入会基本不变的人最多，其次较少的人会认为减少，最后剩余的人会认为增加，但所坚持三种观点的人数各所占比例并相差不大，尤其是认为基本不变和减少的人数所占比例非常接近，由此可见公民对个人收入水平信心还有待提升。表五表明：从表二和表五课已看出，认为月收入水平在300800之间的人占绝大多数，几乎接近一半，而认为在300元以下和8001500之间的人数所占比例相差无几，各占20%几，最后只有7%左右的人群认为

5、在1500以上，由此可见，只有极少一部分人拥有较高的收入，绝大部分人的收入水平则只处于中低水平，因此还有待缩小高低收入水平差距，提高人民生活水平。表六表明：从表三和表六中可以看出认为近期市场物价趋势基本稳定的人占到了大约70%，而认为会迅速上升和略有下降的人数所占比例则各只占10%几，由此可见在现阶段市场物价基本稳定，则可反映出经济水平也比较稳定。列联分析：Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent预计未来一两年的收入 * 月收入水平2604100.0%0.0%2604100.0%预计未来一两年的收

6、入 * 月收入水平 Cross tabulation月收入水平Total300元以下30080080015001500元以上预计未来一两年的收入增加Count13625120993689Expected Count154.8301.6182.050.5689.0% within 预计未来一两年的收入19.7%36.4%30.3%13.5%100.0% within 月收入水平23.2%22.0%30.4%48.7%26.5% of Total5.2%9.6%8.0%3.6%26.5%Residual-18.8-50.627.042.5Std. Residual-1.5-2.92.06.0基本不

7、变Count28548019228985Expected Count221.3431.2260.272.2985.0% within 预计未来一两年的收入28.9%48.7%19.5%2.8%100.0% within 月收入水平48.7%42.1%27.9%14.7%37.8% of Total10.9%18.4%7.4%1.1%37.8%Residual63.748.8-68.2-44.2Std. Residual4.32.3-4.2-5.2减少Count16440928770930Expected Count208.9407.1245.768.2930.0% within 预计未来一两年

8、的收入17.6%44.0%30.9%7.5%100.0% within 月收入水平28.0%35.9%41.7%36.6%35.7% of Total6.3%15.7%11.0%2.7%35.7%Residual-44.91.941.31.8Std. Residual-3.1.12.6.2TotalCount58511406881912604Expected Count585.01140.0688.0191.02604.0% within 预计未来一两年的收入22.5%43.8%26.4%7.3%100.0% within 月收入水平100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%

9、 of Total22.5%43.8%26.4%7.3%100.0%表明：总体情况：参加调查的共有2604名学生，实际观察频数中 689人认为预计未来收入会增加，占总人数的26.5%；985人认为预计未来收入会基本不变，占总人数的37.8%；930人认为预计未来收入减少，占总人数的35.7% 585人的月收入水平在300元以下，占总人数的22.5%；1140人的月收入水平在300800元之间，占总人数的43.8%；688人的月收入水平在8001500元之间，占总人数的26.4%；191人的月收入水平在1500元以上，占总人数的7.3%。 具体情况:（1）认为预计未来收入会增加共有689人，对月

10、收入水平的看法 136人的月收入水平在300元以下，占坚持认为收入会增加人数的19.7%，占在月收入水平在300元以下总人数的23.2%，占总人数的5.2%。 251人的月收入水平在300800元之间，占坚持认为收入会增加人数的36.4%，占月收入水平在300800元总人数的22%，占总人数的9.6%。 209人的月收入水平在8001500之间，占坚持认为收入会增加人数的30.3%，占在月收入水平在8001500元总人数的30.4%，占总人数的8%。 93人的月收入水平在1500元以上，占坚持认为收入会增加人数的13.5%，占在月收入水平在1500元以上总人数的48.7%，占总人数的3.6%。

11、（2）认为预计未来收入会基本不变共有985人，对月收入水平的看法 285人的月收入水平在300元以下，占坚持认为收入会增加人数的28.9%，占在月收入水平在300元以下总人数的48.7%，占总人数的10.9%。 480人的月收入水平在300800元之间，占坚持认为收入会增加人数的48.7%，占月收入水平在300800元总人数的42.1%，占总人数的18.4%。 192人的月收入水平在8001500之间，占坚持认为收入会增加人数的19.5%，占在月收入水平在8001500元总人数的27.9%，占总人数的7.4%。 28人的月收入水平在1500元以上，占坚持认为收入会增加人数的2.8%，占在月收入

12、水平在1500元以上总人数的14.7%，占总人数的1.1%。（3）认为预计未来收入会减少共有930人，对月收入水平的看法 164人的月收入水平在300元以下，占坚持认为收入会增加人数的17.6%，占在月收入水平在300元以下总人数的28%，占总人数的6.3%。 409人的月收入水平在300800元之间，占坚持认为收入会增加人数的44%，占月收入水平在300800元总人数的35.9%，占总人数的15.7%。 287人的月收入水平在8001500之间，占坚持认为收入会增加人数的30.9%，占在月收入水平在8001500元总人数的41.7%，占总人数的11%。 70人的月收入水平在1500元以上，占

13、坚持认为收入会增加人数的7.5%，占在月收入水平在1500元以上总人数的36.6%，占总人数的2.7%。 （4）由此可见： 认为预计未来收入会增长中拥有月收入在300800元之间的人数要大于在其他收入阶段的人数；认为预计未来收入基本不变或减少中拥有月收入在300800元之间的人数同样要大于在其他阶段的人数。 说明处于中低水平收入的人们对将来的收入增长拥有较大的信心。 在拥有月收入水平在1500元以上的人群中，认为预计未来收入增加的人数比例远远大于认为预计未来收入基本不变的比例，而其次要大于收入会减少的比例。 说明高收入水平的人们也对未来的收入水平增长拥有较多的信心。 总体描述，人们对未来的收入

14、增长都充满了信心，有利于缩小贫富差距。提高人们的生活水平。Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square135.965a6.000Likelihood Ratio138.0366.000Linear-by-Linear Association1.4001.237N of Valid Cases2604a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 50.54.表明：从总体上看，月收入水平为“300元以下”，

15、“300800”，“8001500”，“1500元以上”的人数比例为22.5:43.8:26.4:7.3。若仍按照这个总体比例，预计未来收入会增加、持平、减少的人中拥有四种不同月收入水平的人数比例仍应是22.5:43.8:26.4:7.3。预计未来一年收入水平会增加的人中应分别约有155人，302人，182人，50人预计未来一年收入水平会基本不变的人中应分别约有222人，431人，260人，72人预计未来一年收入水平会减少的人中应分别约有209人，407人，246人，68人以上数据即为各个单元格中的期望频数，实际观察频数与期望频数之差就是剩余，对剩余进行标准化处理便得到标准化剩余。从输出结果看

16、，卡方概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝零假设，认为不同预计未来一两年收入有显著影响。作业二：某家电制造公司准备购进一批5只电池，现有A,B,C三个电池生产一夜愿意提供，为比较他们生产的电池质量，从每个企业各随机抽取5只电池，经试验得其寿命（单位：h）A,B,C三个企业为三个因子，每个因子有五个水平；试分析3个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著差异。如果有差异，用LSD方法检验哪些企业之间有差异。零假设：三个电池生产企业生产的电池寿命都没有显著差异方差齐次性检验:Test of Homogeneity of Variances电池使用寿命Levene Statisticdf1df2Si

17、g.1.735212.218由以上前提检验的结果可知：检验的p值为0.218，大于显著性水平0.05；则应接受原假设，即个水平下的总体方差分析的前提。方差性检验：ANOVA电池使用寿命Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups615.6002307.80017.068.000Within Groups216.4001218.033Total832.00014由方差分析的结果可知：F检验的p值为0，小于显著性水平0.05；则应拒绝原假设，即不同电池生产企业的电池平均寿命存在显著差异。多重比较分析表：Multiple Comparisons电池使用

18、寿命LSD(I) 电池生产企业(J) 电池生产企业Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper Bounddimension2电池生产企业Adimension3电池生产企业B14.400*2.686.0008.5520.25电池生产企业C1.8002.686.515-4.057.65电池生产企业Bdimension3电池生产企业A-14.400*2.686.000-20.25-8.55电池生产企业C-12.600*2.686.001-18.45-6.75电池生产企业Cdimension3电池

19、生产企业A-1.8002.686.515-7.654.05电池生产企业B12.600*2.686.0016.7518.45*. The mean difference is significant at the 0.05 level.由多重比较的结果可知：电池生产企业A与电池生产企业B存在显著水平 电池生产企业B与电池生产企业A、C存在显著水平 电池生产企业C与电池生产企业B存在显著水平 作业三：Correlations收获量降雨量温度收获量Pearson Correlation1.984*.990*Sig. (2-tailed).000.000N777降雨量Pearson Correlati

20、on.984*1.965*Sig. (2-tailed).000.000N777温度Pearson Correlation.990*.965*1Sig. (2-tailed).000.000N777*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).表明：从此题的散点图与相关系数表中可以看出，收获量与降雨量和温度都具有一定的线性关系，但二者相比较可以看出收获量与温度具有更加密切的线性关系，且相关系数能够以数字的方式准确描述变量间的线性相关程度，都成正相关。Variables Entered/RemovedaModelVariab

21、les EnteredVariables RemovedMethoddimension01降雨量.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2温度.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 收获量表明：自变量筛选方法采用的逐步法，这是向前筛选和向后筛选的综合方法，在选择变量的每一个阶段，都考虑了剔除一个不显著自变量的可能性。回归系数显著性F检验的相伴概率值小于0.05的自变量引入了回归方程，大于0.1的自变量剔除出了回

22、归方程。首先，降雨量进入回归方程，形成模型1；其次，在模型1的基础上引入第二个自变量温度，形成最终的回归模型2。Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimatedimension01.984a.967.961452.8082.996b.991.987261.431a. Predictors: (Constant), 降雨量b. Predictors: (Constant), 降雨量, 温度c. Dependent Variable: 收获量表明：随着自变量的不断引入回归方程，调整的R方在不断提高，回归

23、方程的估计标准误差在不断减小。ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression3.047E713.047E7148.632.000aResidual.7365.947Total3.150E762Regression3.123E721.561E7228.444.000bResidual.743468346.186Total3.150E76a. Predictors: (Constant), 降雨量b. Predictors: (Constant), 降雨量, 温度c. Dependent Variable: 收获量第二列的三行分别列出了

24、回归平方和、剩余平方和、因变量的总平方和第四列是第二列除以第三列自由度的结果，分别为平均的回归平方和、平均的剩余平方和。第五列是用于回归方程显著性检验的F统计量，由平均的回归平方和除以平均的剩余平方和得到。第六列是F统计量对应的相伴概率值。CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)1503.902384.3863.912.011降雨量53.1154.357.98412.191.0002(Constant)-.591505.004-.00

25、1.999降雨量22.3869.601.4152.332.080温度327.67298.798.5903.317.029a. Dependent Variable: 收获量表明：第一列是回归分析过程中形成的两个模型的代码和引入自变量的情况。模型2是最终的回归模型。第二列回归模型各自变量的回归系数。依据该回归系数，案例最终的回归方程为 收获量=-0.591+22.386降雨量+327.672温度。第三列 回归系数的标准误差。第四列 标准化回归系数 可以衡量自变量对因变量的贡献程度。 依据标准化回归系数，案例最终的标准化回归方程为 收获量=0.415降雨量+0.590温度可见，在其他变量保持一定的

26、条件下降雨量增加一个单位，将引起收获量平均增加0.415个单位。温度增加一个单位，将引起收获量平均增加0.590个单位。第五、六列 各回归系数显著性检验的t统计量和其相应的相伴概率值。 回归系数的p值均小于显著性水平0.05应拒绝回归系数显著性检验的零假设。认为这些回归系数与零有显著差异，相应的自变量能够较好的解释说明因变量的变化，应保留在回归方程中。Excluded VariablesbModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity StatisticsTolerance1温度.590a3.317.029.856.069a. Predicto

27、rs in the Model: (Constant), 降雨量b. Dependent Variable: 收获量表明：该表是回归分析过程中尚未被引入方程的自变量的情况第二、三、四列 模型1第二列表示如果下一步引入温度，那么它的标准化系数应该是0.59。第三、四列表示如果下一步引入某自变量进入回归方程，它的回归系数显著性检验的t值和对应的相伴概率值。第五列 在控制了方程中已有自变量的前提下计算出的某自变量与因变量的偏相关系数 模型1：由于温度具有较高的偏相关系数，则可以判定下一步它应进入方程。第六列显示如果某自变量进入了回归方程，方程中所有自变量容忍度的最小值。Residuals Stati

28、sticsaMinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value2525.108256.205700.002281.3237Residual-316.599216.483.000213.4587Std. Predicted Value-1.3921.120.0001.0007Std. Residual-1.211.828.000.8167a. Dependent Variable: 收获量表明：第一至第四行数据分别为根据回归方程计算出的因变量预测值序列、残差序列、标准化预测值序列、标准化残差序列的最小值、最大值、均值、标准差和样本数。表明：由标准化残差直方图可