【正文】 具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。用統(tǒng)計來認識事物的步驟是：研究設(shè)計到抽樣調(diào)查到統(tǒng)計 推斷到結(jié)論。今天的統(tǒng)計學一展現(xiàn)出強有力的生命力。 SUM（ B4:B53）并回車，得到 50 個數(shù)據(jù)中的標志總量 6149。在此次實驗操作，我還是太過于依賴教材，沒能在掌握教材要點之后再進行操作，這是我在今后的實驗操作過程中應(yīng)該提高和改進的地方。 第 5 頁；共 23頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 制作統(tǒng)計圖： 1)直方圖： 表 13分組方式 5969798999 圖”，單擊“確定” 圖 16直方圖操作選項 圖 17直方圖復選框 第 6 頁；共 23頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 表 14頻率分析表分數(shù) 5969798999 其他 頻率 3811770 直方圖 15105059697989分數(shù) 99其他 圖 18成績分析直方圖 結(jié)果如下： 直方圖 1510507969899959 其他接收 圖 19帶累計頻率的直方圖 %%%%頻率累積 %2)餅形圖： 在“插入”菜單下，選擇“圖表”，在對話框中選擇“餅形圖”頻率第 7 頁；共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 圖 110餅形圖選擇框 根據(jù)向?qū)л斎霐?shù)據(jù)，分別選擇。在復選框中選擇如下： （圖 31一元回歸分析復選框） 第 17 頁；共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 則顯示相關(guān)數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下： 表 32回歸統(tǒng)計表 MultipleRRSquareAdjustedRquare 標準誤差觀測值 表 33方差分析表 10 回歸分析殘差總計 df SSMSFSignificanceF 表 34回歸分析表 InterceptXVariable1Coefficients 標準誤差 tStat LowerUpper 95%95% Pvalue得到散點圖和擬合分析圖如下： NormalProbabilityPlot20210000204060SamplePercentile 圖32 散點圖 Y80100 XVariable1LineFitPlot3002021000050100XVariable1 圖 33 擬合分析圖 Y 預測 Y150Y 第 18 頁；共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 相關(guān)分析： 回歸方程 由散點圖得知回歸方程為一元線性方程。 第 22 頁；共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 實驗上機總結(jié)： 學會如何讓運用軟件進行一元與二元方程回歸分析的計算； 通過提出假設(shè)，了解如何通過計算數(shù)據(jù)進行系數(shù)顯著性判斷和檢驗；并對方程的擬合優(yōu)度和相關(guān)性進行判斷 根據(jù)回歸結(jié)果很好的預測，并在給出置信度的情況下對總體均值和個體值進行預測。 第 15 頁； 共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 交互作用分析：在顯著性水平為 1%的時候， Fcrit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=， F=，因為 ＜ ＜ 。 圖 11加載分析工具庫 “數(shù)據(jù)分析”選項。當然，如果在計算特征值的時候使用宏程序，則可以使過程簡便很多。 （ 2） 頻數(shù) 使用 FREQUENCY 函數(shù)，進行計算。 這次為期不長的統(tǒng)計學實驗課是我大學生活中不可或缺的重要經(jīng)歷，它對我的學習以及就愛你剛來工作生活中都有很大的幫助。它被廣泛的應(yīng)用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業(yè)及政府的情報決策之上。前者小則說明分類自變量對數(shù)值型因變量具有顯著影響；反之，則說明分類自變量對數(shù)值型因變量影響不顯著。：雙樣本異方差假設(shè) 該分析工具可以進行雙樣本 t檢驗，與雙樣本等方差假設(shè)檢驗不同，該檢驗是在兩個數(shù)據(jù)集的方差不等的前提假設(shè)之下進行兩總體均值差額的檢驗，故也稱作異方差 t檢驗。語法： FREQUENCY（ data_array， bins_array） 參數(shù)： data_array 是用來計算頻率一個數(shù)組，或?qū)?shù)組單元區(qū)域的引用。這樣，大家就不必要掌握那么多紛繁復雜的軟件，方便提高工作效率，也方便協(xié)同處理數(shù)據(jù)。統(tǒng)計調(diào)查是取得社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的最主要的來源，它主要包括普查、重點調(diào)查、典型調(diào)查、抽樣調(diào)查、統(tǒng)計報表等調(diào)查方式，在此主要調(diào)查取得直接數(shù)據(jù)為主。專業(yè)不對口導致畢業(yè)生所學知識沒有用武之地，所以這是一種人力資源的浪費。③得到一元線性回歸方程 。 1： 實驗課程：指導教師：專業(yè)班級：學生姓名：學生學號： 統(tǒng)計學實驗 A陳正偉 13統(tǒng)計馮瑞 2021121110_ 通過統(tǒng)計學 (時間 到時間 )實驗報告如下： 一、季節(jié)比率 。 三、實驗目的： 大學生就業(yè)專業(yè)不對口是客觀存在的問題，我們研究此問題有這幾點目的：①了解當代大學生實習工作與專業(yè)是否對口的情況，當代大學生對工作與專業(yè)不對口現(xiàn)象的態(tài)度。 (3)單擊散點圖內(nèi)任意數(shù)據(jù)點，單擊右鍵，選擇 添加趨勢線 ，并在設(shè)置中選擇 顯示公式 (二 )結(jié)果： (三 )分析： 由繪制的散點圖可知， x， y 的取值中基本無極端值，它們成線性關(guān)系。(一 )過程： (1)計算年內(nèi)同季的平均數(shù) (2)計算總的季的平均數(shù) (3)用季平均數(shù)除以總的季平均數(shù)得到季節(jié)比率 (二 )結(jié)果： 某地區(qū)旅游業(yè)產(chǎn)值季節(jié)資料 (三 )分析： (1)由圖表可以看出第一季度為旺季，第二、四季度為淡季，第三季度為平級 。 (二 )結(jié)果： (三 )分析： (1)8月 26日 10月 2日， 非典 病例每日治愈人數(shù)有所增加 。 (二 ) 結(jié)果： (分析 )： 七月份空調(diào)銷量最多 。 (三 )篩選與實驗相關(guān)問題： ()： ： ： () 為實習工作與專業(yè)對口之間的關(guān)系是： ()與專業(yè)對口，鍛煉自己的專業(yè)素養(yǎng) ，只要能學到東西就好 ?() ，很多人就是在實習單位就業(yè)的 ，實習經(jīng)歷對找工作幫助很大 ，幫助不大 D 不好說，這個問題得因人而異 (四 )對以上問題的調(diào)查數(shù)據(jù)進行圖形分析： 由以上餅狀圖可以看出調(diào)查對象男生比例遠遠高于女生比例 由上條形圖可以看出調(diào) 查對象的專業(yè)分布多樣，分布不均，具有抽樣調(diào)查的普遍性。 (3)在 插入 菜單中選擇 圖表 ，在彈出對話框中選 折線圖 ，填寫數(shù)據(jù)區(qū)域，完成 非典 病例每日死亡統(tǒng)計表。 將 12 個月的平均數(shù)加總算出總的月平均數(shù)，然后計算季節(jié)比率。 (二 )收回并統(tǒng)計原始數(shù)據(jù)：收回了 102名大學生填寫的調(diào)查問卷，并對相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計。單元格的切換可以使用鼠標，也可以在激活一個單元格以后用 Enter鍵（或者 Tab）鍵，向下（或者向右）切換單元格。一般要自定義特殊的排序要求，需要先使用“工具 選項 自定義序列”，手工輸入新的排序序列，然后在“數(shù)據(jù) 排序”菜單打開的排序?qū)υ捒蛑悬c擊“選項?”，在新彈出的對話框的“自定義排序次序”下拉框中選擇手工輸入的排序次序。例如，設(shè)一批產(chǎn)品的廢品率為θ。 （六）方差分析實驗步驟： 單因素方差分析結(jié)論判斷： （ 1）由方差分析表中的統(tǒng)計量 F與 F 臨界值比較。既可以使用函數(shù) FREQUENCE 進行統(tǒng)計分組，也可以借助直方圖工具進行統(tǒng)計分組。統(tǒng)計學是收集分析表述和解釋數(shù)據(jù)的科學。這一次實驗操作讓我熟練掌握EXCEL 軟件的基本操作方法；學會利用 EXCEL的統(tǒng)計函數(shù)與宏程序求解統(tǒng)計分布特征值；掌握利用直方圖工具繪制頻數(shù)分布直方圖的方法。 GEOMEAN（ B4:B53）并回車，得到 50 個數(shù)據(jù)中的幾何平均數(shù)。希望老師能達利調(diào)動我們對統(tǒng)計實驗操作的興趣，是授課方式多元化。 二、雙因素分析（無交互作用）實驗數(shù)據(jù) 表 234個工人和 3臺機器配合的日產(chǎn)量 A1A2A3B1506352B2475442 第 11 頁；共 23 頁 B3475741B4535848 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認” 圖 23無交互作用雙因素分析選項 在數(shù)據(jù)復選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下； 圖 24無交互作用雙因素分析復選框 分析結(jié)果輸出： 表 24方差分析：無重復雙因素分析 SUMMARY行 1行 2行 3列 1列 2列 3列 4方差分析觀測數(shù) 444 3333 求和 197232183165143145159 平均 53 方差 25 顯著性水平： 1% 第 12 頁；共 23 頁 應(yīng)用統(tǒng)計學實驗報告 差異源行列誤差 總計 df236 MSFPvalueFcrit 46611 MS F Pvalue Fcrit方差分析：無重復雙因素分析 方差分析顯著性水平： 5%差異源行列誤差 總計 df236 46611 分析： 行因素：在顯著性水平為 1%的時候， Fcrit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=，都遠小于 F=。 相關(guān)預測 在產(chǎn)量為 80 千件時，平均生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α =）生產(chǎn)費用預測 Y0=+*80= 下界=**== 下界=+= 即總體均值得 95%置信區(qū)間為（ ，） 在產(chǎn)量為 80 千件時，生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α =）生產(chǎn)費用預測 Y0=+*80= 下界=**== 下界=+= 95%置信區(qū)間為（ ， ） 二，多元回歸試驗數(shù)據(jù)： 表 35某企業(yè) 10個月的月管理費用與工人勞動日數(shù)和機器開工臺數(shù)的資料 管理費用 Y 工 人 勞 動 日 數(shù)X12945244227442545264328463044284528442