统计学教(学)案(第5章数据分布特征的测度)
统计学
第一节总体分布集中趋势的测度
总体分布集中趋势是指总体中各单位的次数分布从两边向中间集中（靠拢）的趋势。
在分布数列中，越靠近中心值，标志值出现的次数越多，而远离中心值的次数较少。
由于对大多数统计总体来说，其总体单位的数值分布是以平均数为中心的，因此平均数反映了总体分布的集中趋势。所以，对集中趋势进行测度，就是寻找总体一般水平的中心值或代表值，就是计算总体的平均数（平均指标）。
一、平均指标的概念和作用
㈠概念：平均指标是指在同质总体将各单位的数量差异抽象化，反映总体一般水平的代表值。
㈡特点
⒈将数量差异抽象化；
⒉必须具有同质性；
⒊反映总体变量值的集中趋势。
㈢作用：
⒈可用于同类现象在不同空间的比；
⒉可用于同类现象在不同时间的比。
式中，m 代表各组标志总量，其余符号与前相同。
例： 某食堂购进某种蔬菜，相关资料如下，求这种蔬菜的平均价格。
4-13 某种蔬菜价格资料及其计算表
早午晚
价格(元/千克)
购买金额(元)
购买量(千克)
x
m
m x
1.00 1.20 1.10
10.0 15.0 20.0 10.0 12.5 18.2 合计
-
45.0
40.7
根据上表计算食堂购进这种蔬菜的平均价格为：
10.015.020.045.0 1.106
/40.740.7m H m x
++=
===∑∑（元千克）
通过上例计算，可以看出，加权平均数实质上是加权算术平均数的一种变形式。其变换形式如下：
m xf xf H m xf
f
x x =
==∑∑∑∑∑∑
3.几何平均数 (1)概念
几何平均数是n 个比率乘积的n 次方根。 (2)几何平均数的计算
社会经济统计中，几何平均法适用于计算平均比率和平均速度。 简单几何平均数的计算公式为：
n
21x x x G ???=Λ
Ｇ表示几何平均数；x 表示变量值；n 表示变量值个数。 加权几何平均数的计算公式为
n 21n
21f f f f n
f
2f 1x x x G +++???=ΛΛ
关于几何平均数的具体计算及应用将在第七章发展速度部分讲述。
(二）位置平均数的计算 1.众数 （1）概念
众数是总体中出现次数最多的标志值。用字母Ｍ 表示。 （2）计算
根据变量数列的不同种类， 确定众数可采用不同的方法。 单项式数列确定众数 组距数列确定众数 下限公式
d
L M 211
o ??+??+
=
上限公式
d U M 2
12
o ??+??-
=
Ｍo: 表示次数；Ｌ:表示众数所在组的下限；Ｕ:表示众数所在组的上限；△1: 表示众数所在组次数与前一组次数之差；△2: 表示众数所在组次数与后一组次数之差；d: 表示众数所在组的组距。
2.中位数 （1）概念
中位数是将总体各单位的标志值按大小顺序排列，处于数列中点位置的标志值为中位数。中位数将数列分为相等的两部分，一部分的标志值小于中位数，另一部分的标志值大于中位数。在许多情况下，不易计算平均值时，可用中位数代表总体的一般水平。例如，人口年龄中位数，可表示人口总体年龄的一般水平。
（2）计算
由未分组资料确定中位数
根据未分组资料确定中位数时，首先将标志值按大小顺序排列，然后根据公式(n ＋1)/2确定中位数的位置，再根据中位数的位置找出对应的标志值。
单项式分组资料确定中位数
直接可用公式2f
∑确定中位数的位次，再根据位次用较小累计次数或较大累计次数的方法将次累计次数刚超过中位数位次的组确定为中位数组，该组的标志值即为中位数。
组距分组资料确定中位数。
组距资料确定中位数与单项式资料不同的是需要采用公式计算。 下限公式:
d
f S 2
f
L M m
1m e --+=∑
上限公式:
d
f S 2
f
U M m
1m e +--=∑
式中：L: 表示中位数组的下限，U 表示中位数组的上限，fm: 表示中位数组的次
数，Sm-1 表示中位数所在组以前各组的累计次数，Sm+1 表示中位数所在组以后各组的累计次数，∑f: 表示总次数，d: 表示中位数所在组的组距。
第二节 总体分布离散程度的测度 一、标志变动指标概念
标志变动度就是说明总体单位标志值的差异大小和程度的指标。在统计研究中，一方面要计算平均数，用以反映总体各单位标志值的一般水平，另一方面也要测定标志变动度，用以反映总体各单位标志值的差异程度。同时，平均数的代表性还必须用标志变动度指标来测量，标志变动度大，平均数的代表性就小，相反，标志变动度小，平均数的代表性就大，如果标志变动度等于零，则说明平均数具有完全的代表性。所以，为了全面准确地反映出总体特征，在计算了平均数之后，还要进一步计算标志变动指标，以便对平均数作出补充说明。
∑
=
N
i
i
i
f
f
1把原点移到算术平均数处，以
）
（X
-
i
X的各次方为力臂的距离，以为各作用力的大小，则构成统计的k阶中心矩，即：
∑
∑
=
=
-
=
N
i
i
N
i
i
k
i
f
f
X
X
u
1
1
1
）
（
集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征，但要全面了解数据分布的特点，还需要掌握数据分布的形状是否对称、偏斜的程度以及扁平程度等。反映这些分布特征的测度值有两个：（1）偏态；（2）峰度。
二、分布的偏态
（一）偏态的含义
偏态（Skewness）是对分布偏斜方向和程度的测度。在客观实际生活中，一些现象变量的次数分配往往是非对称型的，如收入分配、市场占有份额、资源配置等等，这些变量经分组后，总体各单位在不同的分组变量值下分布并不
均匀对称，而呈现出偏斜的分布状况，统计上将其称为偏态分布。
（二）偏态的测度
利用众数、中位数和平均数之间的关系就可以判断分布是对称、左偏还是右偏。显然，判断偏态的方向并不困难，但要测度偏斜的程度则需要计算偏态系数。统计分析中测定偏态系数的方法很多，一般采用动差概念计算。 由公式可知：当算术平均数大于众数时，偏态系数为正值，属于正偏（右偏）；当算术平均数小于众数时，偏态系数为负值，属于负偏（左偏） 经验：在分布适度偏斜的情况下，算术平均数与众数的距离约等于算术平均数和中位数之间距离的三倍，即有如下近似的等式关系：()
e M X M X -=-30 因此，偏态也可用算术平均数与中位数之间的关系来测定，即：
()
σ
e
M X SK -=
3
可知，偏态系数的变动围为33+≤≤-SK ，当SK=0时，表示对称分布；当SK=3时，表示极右偏态；当SK=-3时，表示极左偏态。 例题5.19 P124
（三）采用矩的概念测定分布偏态
偏态系数的计算公式为三阶中心矩与标准差的三次方之比：
()
3
1
3
1
3
3
σσ
α?-=
=
∑
∑==n
i i i
n
i i
f f X
X
v
当高于平均数的离差之和与低于平均数的离差之和相等时，全部离差之和等于0，分布为对称分布；当这两种离差之和不相等，经正、负相互抵消之后，结果便可显示出分布的偏斜程度。一阶中心矩恒为0，而偶数阶离差不能正、负消减，惟独奇次阶的中心矩能满足正负离差和的比较，其中又以三阶中心矩为最简单。
从公式可以看到，当a=0 分布是对称的，
当a> 0 （为正值）时，为正偏或右偏；反之，a< 0 （为负值）时，为负偏或左偏。
偏态系数a 的数值一般在0与±3之间， a 越接近0，分布的偏斜度越小； 越接近±3，分布的偏斜度越大。 三、分布的峰度
在变量数列的分布特征中，常常以正态分布为标准，观察变量数列分布曲线顶峰的尖平程度，统计上称之为峰度测度。如果分布的形状比正态分布更高更瘦，则称为尖峰分布，如果分布的形状比正态分布更矮更胖，则称为平峰分布。
峰度的测度
数据特征的测度
数据特征的测度 统计数据经过整理和显示后，我们对数据分布的类型和特点就有了一个大致的了解，但这种了解只是表面上的，还缺少代表性的数量特征值准确地描述出统计数据的分布。为进一步掌握数据分布的特征和规律，进行更深入的分析，还需要找到反映数据分布特征的各个代表值。对统计数据分布的特征，我们可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。这三个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面，这里我们主要讨论集中趋势和离散程度的测度方法。 （一）集中趋势的测度 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。集中趋势的测度值主要有众数、中位数、均值、几何平均数等几种。 1.众数 众数是一组数据中出现次数最多的变量值，用0M 表示。例如，下面是抽样调查的10个家庭住房面积（单位：平方米）的数据： 55 75 75 90 90 90 90 105 120 150 这10个家庭住房面积的众数为90。即0M ＝90（平方米） 众数是一个位置代表值，它的特点是不受数据中极端值的影响。 2.中位数 中位数是一组数据按一定顺序排序后，处于中间位置上的数值，用e M 表示。显然，中位数将全部数据等分成两部分，每部分包含50％的数据，一部分数据比中位数大，另一部分则比中位数小。 根据未分组数据计算中位数时，要先对数据进行排序，然后确定中位数的位置，其公式为： 2 1 +n 中位数位置＝ 式中的n 为数据的个数，最后确定中位数的具体数值。 设一组数据为1x ，2x ，…，n x ，按从小到大排序后为)1(x ，)2(x ，…，)(n x ，则中位数可表示为： ??? ? ??????? ??+=++为偶数时 当为奇数时当n x x n x M n n n e 122)21 (21 例如，在某城市中随机抽取9个家庭，调查得到每个家庭的人均月收入数据如下（单位： 元）： 750 780 850 960 1080 1250 1500 1650 2000
统计学实验报告1
统计学实验报告1 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
实验报告
二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。 1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”
步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和” 按钮，即可得到频数的合计
步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。
数据分布特征的测度
习题 一、填空题 1、统计数据分布的特征，可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的__________，反映所有数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的__________，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的__________，反映数据分布的形状。 2、算术平均数有两个重要数学性质：各变量值与其算术平均数的__________等于零；各变量值与其算术平均数的__________等于最小值。 3、简单算术平均是加权算术平均数的__________，事实上简单算术平均数也有权数存在，只不过各变量值出现的权数均_________。 4、几何平均数主要用于计算__________的平均。它只适合于__________数据。 5、在一组数据分布中，当算术平均数大于中位数大于众数时属于________分布；当算术平均数小于中位数小于众数时属于________分布。 6、__________是各变量值与其均值离差平方的平均数，是测度数值型数据__________最主要的方法。 7、为了比较人数不等的两个班级学生的学习成绩的优劣，需要计算__________；而为了说明哪个班级学生的学习成绩比较整齐，则需要计算________。 8、偏态是对分布__________和__________的测度；而峰度则是指分布集中趋势__________的形状。 二、判断题 1、根据组距式数列计算得到的算术平均数只能是一个近似值。（） 2、众数的大小只取决于众数组相邻组次数的多少。（） 3、若已知甲数列的标准差小于乙数列，则可断言：甲数列算术平均数的代表性好于乙数列。（） 4、如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点，众数也可能不存在。（） 5、若A、B、C三个公司的利润计划完成程度分别为95％、100％和105％，则这三个公司平均的利润计划完成程度应为100％。（） 6、当所掌握的变量值本身是比率的形式，而且各比率的乘积等于总的比率时，应采用倒数平均数来计算平均比率。（） 7、投资者连续三年股票投资收益率为4％、2％和5％，则该投资者三年内平均收益率为3.66％。（） 8、离散系数最适合于不同性质或不同水平数列算术平均数代表性的比较。（） 9、当偏态系数α＝0时，表明数据分布属于对称分布。（） 10、当峰度系数β＝0时，表明数据分布属于正态分布。（） 三、单项选择题 1、由组距式数列确定众数时，如果众数组相邻两组的次数相等，则（）。 A．众数为零B．众数组的组中值就是众数 C．众数不能确定D．众数组的组限就是众数 2、受极端数值影响最小的集中趋势值是（）。 A．算术平均数B．众数和中位数C．几何平均数D．调和平均数 3、加权算术平均数中的权数为（）。 A．变量值B．次数的总和C．变量值的总和D．次数比重 4、标准差系数抽象了（）。 A．总体单位数多少的影响B．算术平均数高低的影响 C．总体指标数值大小的影响D．标志变异程度的影响 5、某车间三个班生产同种产品，6月份劳动生产率分别为2、3、4（件／工日），产量分别为400、500、600件，则该车间平均劳动生产率计算式应为（）。
统计学实验报告
统计学实验报告 一.实验步骤总结数据的搜集与整理 一.数据的搜集 ●间接数据的搜集 方法一：直接通过进入专业的数据库网站查询数据 方法二：使用搜索引擎进行数据的搜索 ●直接数据的搜集 抽样调查： 1．调查方案设计 2．调查问卷设计 3．问卷发放 4．问卷回收 二.数据的整理 ●数据编码 1.在Excel中选择三列，将三列分别命名，后两列为：编码符号、代表含义 2.数据搜集好后，按照他们的特征进行分类，并依次放入第一列 3.在“编码符号”列为每一个列别编码，并在“代表含义”列说明编码的含义 ●数据的录入 转置（行与列换位）： 1.激活数据所在单元格 2.单击鼠标右键，选中“复制” 3.在空白处激活另一单元格，点击鼠标右键，选中“选择性粘贴”项。 4.在弹出的“选择性粘贴”对话框中，粘贴项选中“全部”，运算选中“无”，选中“转置” 复选框，点击确定按钮既得转置的结果。 单元格内部换行：“Alt+Enter”组合键 ●数据的导入 方法一：1.单击菜单栏“文件—打开”，在弹出的的“打开”对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 方法二：1.单击菜单栏“数据—导入外部数据—导入数据”，在弹出的“选取数据源”的对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。 ●数据的筛选 自动筛选： 1.选中要筛选的数据区域 2.使用菜单栏中的“数据—筛选—自动筛选”，这时每列的第一个单元格的右边都会出现 一个下拉箭头，我们就可以通过下拉菜单中的选择实现筛选。 3.如果选择了下拉菜单中的“自定义”，就会弹出一个“自定义自动筛选方式”对话框， 在对话框中可自己选择筛选条件，然后点击确定按钮。 高级筛选： 1. 将要筛选数据区域的列标题复制粘贴在空白区域，并在他们对应下的单元格中输入所要
第4章 数据分布特征的测度
第四章 数据分布特征的测度 §1概述 §2 集中趋势的测度 一、集中趋势的含义 （一）集中趋势的概念 集中趋势（Central tendency ）是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。 （二）集中趋势的内容 1.均值（Mean ） 算术平均数 调和平均数 几何平均数 切尾均值 2.位置平均数 中位数 四分位数 十分位数 百分位数 3.众数 二、众数 1.概念 众数（Mode ）是一组数据中出现次数最多的变量值，用0M 表示。主要用于测度定类型数据的集中趋势。 2.单项分组数列 )max(0i f x M 例：为研究广告市场的状况，一家广告公司在某城市随机抽取200人就广告问题作了邮寄问卷调查，其中的一个问题是：“您比较关心下列哪一类广告？”
①商品广告；②服务广告；③金融广告；④房地产广告；⑤招生招聘广告；⑥其他广告。 表4-1 某城市居民关注广告类型的频数分布 =0M 商品广告 3.组距分组数列 ①确定众数组——频数最多的组 ②计算众数值 图4-1 众数值计算示意图 可见，众数实际上是频数最大组的下限加上按一定几何比例分配组距所得到的那段组距，即
X L M +=0 因为 2 11?+?+=?y x x d y x x 2 11 211)(?+??=+?+??= 所以 d L M 2 11 0?+??+ =（下限公式） 同理，可得上限公式： d U M 2 12 0?+??- = 例：某地区3000家农户的年收入情况资料如下： 解：57048010501=-=?； 45060010502=-=? 所以 75591000450 570570 70000=?++ =M （元） 三、位置平均数 1.中位数 中位数（Median ）是一组数据按从小到大排序后，处于中间位置上的变量值，用e M 表示。中位数是一个位置代表值，它主要用于测度定序数据的集中趋势。 2.根据未分组资料确定中位数 ①按标志值大小进行排列得),,,(21n x x x Λ；
统计学的数据分析
2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分）
四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分） 特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。 一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数
统计学实验报告【最新】
统计学实验报告 一、实验主题:大学生专业与实习工作的关系 二、实验背景: 二十一世纪的今天大学生已是一个普遍的社会群体，高校毕业人数日益增加，社会、企业所提供的职位日益紧张，大学生就业问题是当今社会关注的焦点。面对日益沉重的就业压力，越来越多的大学毕业生选择了企业需求的职业，而这种职业与自己在校所学专业根本“无关”或相去甚远，大学毕业生就业专业不对口的现象非常严重。专业对口是个广义的概念，就是说你所学的专业与你所作的工作相关，比如你专业是会计，工作后你到了一个企业做会计，或者到银行做柜员，这都是与经济相关的，这就是对口。如果你学机械设计，但工作后却做了统计员，业务员等于你所学专业无关的工作，这就叫专业不对口。专业不对口导致毕业生所学知识没有用武之地，所以这是一种人力资源的浪费。 三、实验目的: 大学生就业专业不对口是客观存在的问题，我们研究此问题有这几点目的:①了解当代大学生实习工作与专业是否对口的情况，当代大学生对工作与专业不对口现象的态度。②分析大学生就业结构和
专业对口问题，了解当今大学生专业对口情况，为以后大学生选择专业、选择工作岗位提供有效的信息和借鉴。③寻找导致专业不对口的原因，以减少社会普遍存在的人力资源的浪费。 四、实验要求:就相关问题收集一定数量的数据，用EXCEL进行如下 分析:1进行数据筛选、排序、分组;2、制作饼图并进行简要解释;3、制作频数分布图，直方图等并进行简要解释。 五、实验设备及材料:计算机，手机，EXCEL软件，WORD软件。 六、实验过程: (一)制作并发放调查问卷。 (二)收回并统计原始数据:收回了102名大学生填写的调查问卷，并对相关数据进行统计。 (三)筛选与实验相关问题: 1.您的性别( ): A. 男B.女
中级经济基础知识-数据特征的测度(精选试题)
中级经济基础知识-数据特征的测度 1、下列离散程度的测度值中，能够消除变量值水平和计量单位对测度值影响的是（）。 A.标准差 B.离散系数 C.方差 D.极差 2、中位数（） A.不是平均数 B.是一种趋势值 C.是一种位置平均数 D.是一种位置 3、什么反映数据远离其中心值的趋势 A.集中趋势 B.离散程度 C.标准差系数 D.偏态和峰度 4、下面一组数据为9个家庭的人均月收入数据(单位：元)：700、780、
850、960、1080、1300、1500、1650、1800，中位数为（）。 A.700 B.960 C.1080 D.1800 5、数据的离散程度越小，集中趋势的测度值对该组数据的代表性（）。 A.越好 B.越差 C.不变 D.不确定 6、某学校学生的平均年龄为15岁，标准差为2岁;该学校老师的平均年龄为30岁，标准差为3岁。比较该学校年龄的离散程度，则（）。 A.教师年龄的离散程度大一些 B.学生年龄的离散程度大一些 C.学生年龄和教师年龄的离散程度相同 D.教师年龄的离散程度是学生年龄离散程度的1.5倍 7、下面是抽样调查的9个家庭住房面积(单位：平方米)：657585909098105120210，这9个家庭住房面积的众数为（）。
A.75 B.85 C.90 D.150 8、一组数据向某一中心值靠拢的程度称为（）。 A.峰度 B.偏态 C.离散程度 D.集中趋势 9、以下属于位置平均数的是（）。 A.众数 B.极差 C.几何平均数 D.算术平均数 10、下列数据特征的测度值中，受极端值影响的是（）。 A.众数 B.中位数 C.位置平均数 D.加权算术平均数
2019年统计学数据分析报告
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
统计学数据分析报告记录
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
统计学实验报告
实验报告
二、打开文件“数据”中“城市住房状况评价”工作表，完成以下操作。 1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数；2）根据两城市频数分布数据，绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据”中“期末统计成绩”工作表，完成以下操作。1）要求根据数据绘制出雷达图，比较两个班考试成绩的相似情况。实验过程： 实验任务一: 1）利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”，因统计分组采用“上限不在内”，故每组数据的上限都比真正的上限值小，例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”，但我们为了计算接下来的频数取“”.
步骤3.选定C20:C29，再选择“插入函数”按钮 3 步骤4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY” 步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”，在“bins_array”对话框中输入“E20：E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据，第二个参数指定每一组的上限.
步骤6.选定C20:C30区域，再按“自动求和”按钮，即可得到频数的合计 步骤7.在D20中输入“=（C20/$C$30）*1OO”
步骤8:再将该公式复制到D21:D29中，并按“自动求和”按钮 计算得出所有频率的合计。 实验任务二:2）利用工具栏工具绘制插入一张直方图，并说明数据分布的特点
步骤1：选择“工具”——“数据分析”——“直方图” 实验任务三:1）通过函数，计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数 步骤1: 打开文件“数据”中“城市住房状况评价”工作表 步骤2:选定B5:B10单元格，按“自动求和”按钮 步骤3:在C5中输入“=(B5/$B$10)*100”,在将鼠标箭头放在该单元格的右下角，按鼠标左键向下拖动到C10，即可得C6:C10单元格中的值 步骤4:在D5单元格中输入公式“=SUM($B$5:B5)”,再将公式复制到
数据分布特征的描述习题答案
第四章 数据分布特征的描述习题 一、填空题 1、数据分布集中趋势的测度值（指标）主要有 众数 、 中位数 和 均值 。其中 众数 和 中位数 用于测度品质数据集中趋势的分布特征， 均值 用于测度数值型数据集中趋势的分布特征。 2、标准差是反映 数据离散程度 的最主要指标（测度值）。 3、几何平均数是计算 平均比率 和 平均速度 的比较适用的一种方法。 4、当两组数据的平均数不等时，要比较其数据的差异程度大小，需要计算 标准系数 。 5、在测定数据分布特征时,如果M M e X 0==，则认为数据呈 对称 分布。 6、当一组工人的月平均工资悬殊较大时，用他们工资的 众数（中位数） 比其算术平均数更能代表全部工人工资的总体水平。 二、选择题 单选题： 1、 反映的时间状况不同，总量指标可分为（ （2） ） （1）总量指标和时点总量指标 （2）时点总量指标和时期总量指标 （3）时期总量指标和时间指标 （4）实物量指标和价值量指标 2、某厂1999年完成产值200万元，2000年计划增长10%，实际完成了231万元，超额完成（ （2） ） （1）% （2）5% （3）% （4） % 3、在同一变量数列中，当标志值（变量值）比较大的次数较多时，计算出来的平均数（ （2） ） （1） 接近标志值小的一方 （2）接近标志值大的一方 （3）接近次数少的一方 （4）接近哪一方无法判断 4、在计算平均数时，权数的意义和作用是不变的，而权数的具体表现（ （1） ） （1）可变的 （2）总是各组单位数 （2） 总是各组标志总量 （4）总是各组标志值 5、1998年某厂甲车间工人的月平均工资为520元，乙车间工人的月平均工资为540元，1999年各车间的工资水平不变，但甲车间的工人占全部工人的比重由原来的40%提高到了60%，则1999年两车间工人的总平均工资比1998年（ （3） ） （1）提高 （2）不变 （3）降低 （4）不能做结论 6、在变异指标（离散程度测度值）中，其数值越小，则（ （2） ） （1）说明变量值越分散，平均数代表性越低 （2）说明变量值越集中，平均数代表性越高 （3）说明变量值越分散，平均数代表性越高 （4）说明变量值越集中，平均数代表性越低 7、有甲、乙两数列,已知甲数列:07.7,70==甲甲 σX ;乙数列: 41.3,7==乙乙σX 根据以上资料可直接判断( （4） )
统计学分析方法
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
统计分析实验报告
统计分析综合实验报告 学院： 专业： 姓名： 学号：
统计分析综合实验考题 一．样本数据特征分析： 要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据，进行二者的比较，然后写出有说明解释的数据统计分析报告，具体要求如下： 1．报告必须包含所收集的公开数据表，至少包括总人口，流动人口，城乡、性别、年龄、民族构成，教育程度，家庭户人口八大指标； 2．报告中必须有针对某些指标的条形图，饼图，直方图，茎叶图以及累计频率条形图；（注：不同图形针对不同的指标）3．采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同，写明检验过程及结论。 4．报告文字通顺，通过数据说明问题，重点突出。 二．线性回归模型分析： 自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究，要求： 1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型； 2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验； 3.如果回归模型通过检验，对回归系数以及模型的意义进行 解释并且作出散点图
一、样本数据特征分析 2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告 2011年第六次全国人口普查数据显示，总人口数为1370536875，比2000年的第五次人口普查的1265825048人次，总人口数增加73899804人，增长5.84%，平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析： 描述 年份统计量标准误 人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间 下限30489410.50 上限49679120.21 5% 修整均值39305445.50 中值35365072.00 方差 68424424372574 4.400 标准差26158062.691 极小值2616329
统计学教(学)案(第5章数据分布特征的测度)
统计学
第一节总体分布集中趋势的测度 总体分布集中趋势是指总体中各单位的次数分布从两边向中间集中（靠拢）的趋势。 在分布数列中，越靠近中心值，标志值出现的次数越多，而远离中心值的次数较少。 由于对大多数统计总体来说，其总体单位的数值分布是以平均数为中心的，因此平均数反映了总体分布的集中趋势。所以，对集中趋势进行测度，就是寻找总体一般水平的中心值或代表值，就是计算总体的平均数（平均指标）。 一、平均指标的概念和作用 ㈠概念：平均指标是指在同质总体将各单位的数量差异抽象化，反映总体一般水平的代表值。 ㈡特点 ⒈将数量差异抽象化； ⒉必须具有同质性； ⒊反映总体变量值的集中趋势。 ㈢作用： ⒈可用于同类现象在不同空间的比； ⒉可用于同类现象在不同时间的比。
式中，m 代表各组标志总量，其余符号与前相同。 例： 某食堂购进某种蔬菜，相关资料如下，求这种蔬菜的平均价格。 4-13 某种蔬菜价格资料及其计算表 早午晚 价格(元/千克) 购买金额(元) 购买量(千克) x m m x 1.00 1.20 1.10 10.0 15.0 20.0 10.0 12.5 18.2 合计 - 45.0 40.7 根据上表计算食堂购进这种蔬菜的平均价格为： 10.015.020.045.0 1.106 /40.740.7m H m x ++= ===∑∑（元千克） 通过上例计算，可以看出，加权平均数实质上是加权算术平均数的一种变形式。其变换形式如下： m xf xf H m xf f x x = ==∑∑∑∑∑∑ 3.几何平均数 (1)概念 几何平均数是n 个比率乘积的n 次方根。 (2)几何平均数的计算 社会经济统计中，几何平均法适用于计算平均比率和平均速度。 简单几何平均数的计算公式为： n 21x x x G ???=Λ Ｇ表示几何平均数；x 表示变量值；n 表示变量值个数。 加权几何平均数的计算公式为
大数据的统计分析方法
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
统计学数据分析
（一）名称：对居民生活质量进行因子分析 可靠性统计量 Cronbach's Alpha 项数 .707 19 信度为0.707，<80,所以信度 不可接受，需要修订。 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.797 Bartlett 的球形度检验近似卡方1262.752 df 171 Sig. .000 Bartlett球度检验统计量为1262.752。检验的P 值接近0。表明19个变量之间有较强的相关关系。而KMO统计量为0.797，接近0.8。适合作因子分析。 公因子方差 初始提取 您如何评价您的生活质量？ 1.000 .689 您满意自己的健康吗 1.000 .896 1.000 .800 身体疼痛会妨碍您处需要做的 事情吗？ 您需要靠医的帮助应付日常生 1.000 .701 活吗？
您享受生活吗？ 1.000 .890 您觉得自己的生命有意义吗？ 1.000 .937 您集中的能有多好？ 1.000 .706 在日常生活中，您感到安全 吗？ 1.000 .833 您所处的环境健康吗？ 1.000 .522 您每天的生活有足够的吗？ 1.000 .896 您能接受自己的外表吗？ 1.000 .927 您有足够的钱应付所需吗？ 1.000 .942 您有机会从事休闲活动吗？ 1.000 .908 您满意自己的睡眠况吗？ 1.000 .855 您对自己从事日常活动的能满 意吗？ 1.000 .886 您满意自己的工作能吗？ 1.000 .811 您满意自己的人际关系吗？ 1.000 .915 您满意所使用的交通运输方式 吗？ 1.000 .864 您常有负面的感受吗？ 1.000 .898 提取方法：主成份分析。 除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 8.083 42.540 42.540 8.083 42.540 42.540 5.967 31.407 31.407
统计学数据处理的基本思路
统计学数据处理的基本思路 数据的整理是数据收集与数据分析之间的中间环节数据整理是对收集来的数据进行加工整理使之符合统计分析的需要。如对数据进行图表显示，以发现数据中的基本规律。数据整理的中心任务就是分组与编制频数分布表。 而数据处理的主要步骤又包括以下几点：数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示，统计表。 数据整理是所以步骤的第一步，也最为重要。统计整理是统计调查的继续，是统计分析的前提和基础，在整个统计工作中，发挥着承上启下的作用。 其中，在数据的预处理中，把混在原始数据中的“异常数据”排除、把真正有用的“信息”提取出来。因此，对异常数据的剔除就显得尤为重要，其中又包含多种方法，主要有1、根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。2、给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除。 比如，在对一个班的同学的身高做调查的时候，可以依据常识，在列表中对那些明显不符合的数据做剔除处理，即身高中出现2米多的数据，依常识不可能。 再则，预处理完毕后，则需要对数据进行分组。通过分类发现数据内部的特点。例如，在对全班身高进行整理后得到数据，可以对之进行不同的分组，如分男女生，如分不同高度段等等。通过分组发现数据内部结构的特点。即有所谓的类型分组，分析分组，结构分组等等。 第三，就是数据的整理与显示。包括的重点有：1、频数（落在各类别中的数据个数。）2、频率（某一类别数据的频数占总体单位个数的比重。）3、频数分布（把频数以表格形式全部列出就是~绘制频数分布表的演示操作(调用Excel文件:分类数据的整理)4、比例（各类数据与全部数据之比）5、百分数（把比例基数100化比率：各类数据间的比值）。 这些处理是下一步的前提与基础，为绘图做准备，比如在对全班身高完成分组后，可以依据一定的需要，对其进行整理与显示，如要研究男女身高的差异，可以分别理出男女身高的平均数，频数，频率，频数分布，比例，百分比等等数据。然后根据需要对其进行显示。 最后一步，就是绘图。其中不同的需要目的需要不同的图形予以显示。图形主要有条形图，直方图，饼状图，折线图等等。以条形图为例，长度表示各类频数的多少，而宽度则一般固定。用于显示各数据直观上的绝对多少。其他图形依然。 所以，综上述，基本思路即包括数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示以及绘图。（由于不会word绘图功能，故相关事例绘图滤去）
统计学实验报告
实验报告 实验名称：描述性统计综合实验实验课程：统计学 同学姓名：******ZZH***** 班级学号：0312*********** 指导教师：白玉新 报告时间：2014年10月13日
《统计学》实验一 一、实验名称：数据的整理 二、实验日期：2014年10月13日 三、实验地点：经济管理实验室 四、实验软件：EXCEL 软件2003版 五、实验目的和原理 目的：培养处理数据的基本能力。通过本组实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。 原理：Microsoft Excel在数据组织、数据管理、数据计算、数据分析及图表分析等方面的强大功能。其主要内容包括：Excel数据输人的各种方法，工作表及单元格数据的格式化，数组公式，工作表、单元格或单元格区域的名字及其应用，公式与函数，图表分析，数据的排序、筛选、分类与汇总等。 本实验基于课本的相关问题收集一定数量的数据，利用EXCEL进行如下操作： 1.进行数据排序。 2.进行数据分组，筛选。 3.将数据进行次数分布处理。 六、实验内容： 问题与数据 【例2.2】江浦县苗圃对110株树苗的高度进行测量（单位:cm ），数据如下，编制次数分布表。
实验步骤 1、输入原始数据，存放在A2：A111。 2、计算基础数据，如B、C列，B列是文字提示，C列存放的是相应公式和函数。 3、输入分组标志，如D列；列出各组上限，如H3：H10。 4、C1输入函数f(x)=COUNT(A2：A111),输出个数为C1=110.同理在C2输入函数
f(x)=MAX(A2：A111),C3输入f(x)=MIN(A2：A111),C2=154，C3=80. 5、全距C4=C2-C3=74. 6、组数m=1+3.322LOG(C1,10),组距i=C4/C5。设置单元格格式，小数位为2.
统计学实验报告汇总
本科生实验报告 实验课程统计学 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名苑蕊 学生学号201308040113 指导教师刘后平 实验地点成都理工大学南校区 实验成绩 二〇一五年十月二〇一五年十月
学生实验心得关于本学期统计学课程的实践心得： 一、实验目的： 实验学习是贯彻统计教学大纲的教学计划的手段，不仅是校内教学的延续，而且是校内教学的总结。实验学习的目的就是使同学们的理论更加扎实、专业技能操作更加过硬。通过实验学习需要了解和掌握： 1、熟悉EXEL和SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作； 2、熟悉EXEL和SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。掌握常用统计图（线图、条形图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法； 3、熟悉描述性统计图的绘制方法； 4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。 二、实验内容：按照要求进行资料的整理，绘制统计表和统计图。 1.某高校二级学院60名教职工的月工资资料如下：1100 1200 1200 1400 1500 1500 1700 1700 1700 1800 1800 1900 1900 2100 2100 2200 2200 2200 2300 2300 2300 2300 2400 2400 2500 2500 2500 2500 2600 2600 2600 2700 2700 2800 2800 2800 2900 2900 2900 3100 3100 3100 3100 3200 3200 3300 3300 3400 3400 3400 3500 3500 3500 3600 3600 3600 3800 3800 3800 4200