管理定量分析课程实验指导书.pdf

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1、《管理定量分析》课程实验指导书实验一:用Excel计算描述统计量——集中指标、变异指标分布与形状试验目的:熟练使用Excel进行常用统计量的计算试验内容:在本章中,我们介绍了测度数据集中趋势和离散程度的常用统计量,在本试验中,将展示如何用Excel来计算这些统计量。为了说明方便,假定已将50个数据输入到Excel工作表的A1:A50单元格中。下面给出用Excel计算这些数据描述统计量的具体步骤。表1分析用数据列表117122124129139107117130122125108131125117122133

2、126122118108110118123126133134127123118112112134127123119113120123127135137114120128124115139128124121第1步:选择“工具”下拉菜单。第2步:选择“数据分析”选项。(需要从Office安装盘安装数据分析库)图1选择“数据分析”功能第3步:在分析工具中选择“描述统计”。第4步:当出现对话框时,在“输入区域”方框内键入A1:A50;在“输出选项”中选择输出区域(在此选择“新工作表”);然后选择“汇总统计”(该选项

3、给出全部描述统计量);最后选择“确定”。图3参数设置下面的附表是Excel输出的描述统计量计算结果。用黑体显示的是本章中所介绍的描述统计量。表2结果列表及说明Excel2002输出名称Excel2002输出结果说明平均122.98标准误差1.135149006中值123中位数模式122众数标准偏差8.026715596样本方差64.42816327峰值-0.408713596偏斜度9.94468E-05偏移度区域32极差最小值107最大值139求和6149计数50最大(1)139最小(1)107置信度(95

4、.0%)2.281165949实验二:抽样分布于区间估计之用Excel计算分布的概率试验目的:熟练使用Excel进行常用概率分布概率值的计算试验内容:Excel中的函数工具,可以计算二项分布、超几何分布、泊松分布、正态分布等概率分布的概率。在本试验中,我们将介绍二项分布概率的计算。泊松分布、超几何分布、正态分布的概率计算与二项分布类似。Excel的BINOMDIST函数可以计算出二项分布的概率分布以及累积概率。该函数有四个参数:Number-s(实验成功的次数)、Trials(实验的总次数)、Probabi

5、lity-s(每次实验成功的概率)、Cumulative(该参数是一个逻辑值,如果为True,设实验成功的次数为m,则计算出累积分布函数的概率,即P(X≤m);如果为False,设实验成功的次数为m,则计算出概率密度函数的概率,即P(X=m)).下面我们结合一个例子说明计算二项分布概率的具体步骤。[例]5%,现从中任抽取一个,又放回地抽取3次。求:(1)在所抽取的3个产品中恰好有2个次品的概率;(2)次品数为2个及2个以下的累积概率;第1步:选择“插入”下拉菜单。第2步:选择数据“函数”选项。图1EXCEL

6、使用界面第3步:当出现函数对话框时,选择BINOMDIST函数。图2函数参数设置界面第4步:当BINOMDIST函数对话框出现时在Number-s窗口输入2(成功的次数X);在Trials窗口输入3(实验的总次数n);在Probability-s窗口输入0.05(每次实验成功的概率p);在Cumulative窗口输入False;选择“完成”。此时,在指定的单元格出现恰好有2个次品的概率0.0071252个及2个以下的累积概率时,步骤相同,只需在上述第四步的Cumulative窗口中输入True即可。此时在指

7、定的单元格出现的概率为0.999875。如果我们计算次品数为1个及1个以下的累积概率,只需在上述的第4步的Number_s窗口输入1,在Cumulative窗口中输入True即可,此时在指定的窗口出现的概率为0.99275。3步选择POISSONHYPGEMDIST或NORMDIST函数名,根据第4步对话框的指导输入相应的值即可。实验三:抽样分布于区间估计之用Excel求置信区间试验目的:熟练使用Excel进行参数的区间估计试验内容:[试验]用Excel的函数工具以及使用者自己输入公式等组合方式,可以构造

8、出专门用于区间估计的Excel工作表格。下面结合一个例子说明具体的操作步骤。[例]某零件加工企业生产一种螺丝钉,对某天加工的零件每隔一定时间抽出一个,共抽取12个,测得其长度(单位:mm)数据如附表中的A2:A13。假定零件长度服从正态分布,试以95%的置信水平估计该企业生产的螺丝钉平均长度的置信区间。表1用Excel求置信区间ABCD1样本数据计算指标计算公式计算结果210.94样本数据个数=COUNT(A2:

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