统计学课程实验报告-2013

统计学课程实验报告-2013

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1、课程实验报告题目:社会经济统计学课程实验学生姓名:学号:专业:会计学年级:2011级学院:管理学院指导教师:杜德权教务处制实验一:EXCEL的数据整理与显示一、实验目的及要求:(一)目的1.了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法;2.熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作及命令;3.熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。(二)内容及要求1.根据下面的数据。1.1用Excel制作一张组距式次数分布表,并绘制一张条形图(或柱状图),反映工人加工零件的人数分布情况。从某企业中按随即

2、抽样的原则抽出50名工人,以了解该企业工人生产状况(日加工零件数):1171081101121371221311181341141241251231271201291171261231281391221331191241071331341131151171261271201391301221231231281221181181271241251081121355091.2整理成频数分布表,并绘制直方图。1.3假设日加工零件数大于等于130为优秀。二、仪器用具硬件:计算机(安装Windows2003、Windows200

3、7或WindowsXP或以上)软件:EXCEL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1.点击“数据”→“透视图”,选定区域为日加工零件数一列,输出区域为空白地方,完成,修改一下形成。2.点击“图表向导”→“条形图”,数据区域为复制的数据,再修改系列、名称、X轴、Y轴,完成,再修改一下图表。3.分组后,点击“工具”→“数据分析”→“直方图”,输入区域为体育一列,接受区域为分好的组,标志打钩,输出区域为空白地方,累计百分比和图表输出打钩,完成,在对表和图进行一系列的修改,形成所需要的表和图。五、实验

4、结果与数据处1.150名工人加工零件的人数分布表按零件数分组(个)工人数(人)工人数比重(%)100-11036110-1201326120-1302346130-1401020140及以上12合计501001.250名工人加工零件的人数频数分布表组别频数(人)频率(%)10-11036110-1201326120-1302346130-1401020140及以上12合计501001.3零件数(个)人数(人)≥13011〈13039优秀率=11÷50×100%=22%六、讨论与结论该实验主要是通过EXCEL软件的相关运

5、用来对50名工人的日零件加工数进行分析,首先是制作组距式分布表并绘制柱状图。相对而言,这部分的操作难度不是很大,通过对这50个数据的观察,除了一个极端值外其余数据的分布都比较集中,最小值为107,最小值为139。我假设的组距为10,则组数=全距÷组距=32÷10=3.2组,化整可取为4组,另外将极端值509单独归入开口组。然后通过统计数据便可的到每组的工人人数及其比重。在制作好的组距式分布表的基础上便可很容易的绘制出柱状图。把分布表与柱状图结合起来,我们可以对工人的日零件加工数的分布情况有一个大致的了解。其主要表现为集

6、中分布在120-130之间,110-120和130-140之间的分布大致持平,而两端的数据都比较少。接下来是制作频数分布表和绘制直方图,这部分和上面的操作有很大类似的地方,并且通过这部分的操作我们可以更直观的看出工人日加工零件数的分布情况。如果日加工零件数大于等于130为优秀,那么这50个数据中符合条件的有11个,对应的优秀率为11÷50×100%=22%,所以从优秀率上看,这50名工人的技能水平还有待提高。通过这个实验的操作,我EXCEL的基本命令与操作也有了一定的接触,在某种程度上熟悉了EXCEL数据输入、输出与编

7、辑方法,这是对我们平日的学习工作很有帮助的。实验二:EXCEL的数据特征描述、抽样推断一、实验目的及要求:(一)目的熟悉EXCEL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)内容及要求根据实验1的数据,(1)计算特征值;(2)判断该企业职工的平均日加工零件数及优秀率的区间;(3)假设检验(如果以往该企业的工人日加工零件数为115,优秀率为5%,显著性水平为5%)。二、仪器用具硬件:计算机(安装Windows2003、Windows2007或WindowsXP或以上)软件:EXCEL三、实验原理统计中

8、数据整理与显示的相关理论。四、实验方法与步骤1、在相应方格中输入命令,得到各特征值。COUNT(B4:B53)并回车,得到50个数据中的单位总量。SUM(B4:B53)并回车,得到50个数据中的标志总量。MAX(B4:B53)并回车,得到50个数据中的最大值。MIN(B4:B53)并回车,得到50个数据中的最小值。AVERAGE(

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