统计学作业总(最终版.doc

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1、福建农林大学经济学院实验报告课程名称：统计学姓 名：邹小婷专 业：金融学 年 级：2012级 学 号：3126409032 指导教师：陈聪成 绩： 2014年 5 月 27 日实验项目列表序号实验项目名称成绩指导教师1实验一 EXCEL的数据整理与显示陈聪2实验二 用EXCEL展示数据的分布特征、列联分析、多元回归分析陈聪3实验三 时间序列分析陈聪平均分陈聪福建农林大学经济学院实验报告系：金融学专业： 金融学 年级：2012级 姓名： 邹小婷 学号：3126409032实验室号：_田C615_ 计算机号： 89 实验时间：2014.3.17指导教师签字： 陈聪 成绩： 实验一1、根据课本P67

2、第3.1题的数据（1） 用Excel制作一张频数分布表实验操作方法：（1） 将题中数据按列排列成一列，该列标题为“类型”。（2） 点击【数据】中的【数据透视表和数据透视图向导】，选中（1）步骤的一整列数据，选择现有工作表；点击布局，将“类型”拖入行和计数项框内。 （3） 点击完成，并补充修改表格中的内容，例如AA（好）。（4） 添加“累计频数”列，在相应的数据输入出插入函数=SUM($D$21:D21)，并向下以填充的方式算出所有的结果。（2）绘制一张柱形图，反映评价等级的分布实验操作方法：（1）选中题一中制作的频数分布表的“类型”、“汇总”和“累计频数”三列，点击excel上方标题栏里的复制

3、并黏贴形成新的表，表【二】。（2）点击【插入】，单击【图表】中的“簇状柱形图，数据产生区域即（1）中的新表，产生在列，并相应地填写标题、分类X轴，数值Y轴，点击下一步完成。（3）作出相应的调整即可做出题中的表。（3）绘制评价等级的帕累托图。实验操作方法：（1） 点击【插入】，单击【图表】中的“两轴线-柱图”，数据产生区域即题二中的新表表【二】，选中其所有内容，系列产生在列，并相应地填写标题、分类X轴，数值Y轴，点击下一步完成。2、根据课本P69第3.7题的数据(1）以10为组距构建零件重量误差的频数分布表实验操作步骤：（1）将所有数据按列排列成一列（2）按零件重量份组成19-29、29-39、

4、39-49、49-59、59-69、69-79、79-89七组，并在【接收区域】方框内，输入各组值的上限值，即a0,说明尖峰分布。2、根据课本P96第4.6题的数据（1）计算120家企业利润额的平均数和标准差；（2）计算分布的偏态系数和峰态系数。实验操作步骤：（1）列出组中值250.650（2）按fi*mi/fi,计算出平均数（3）按 (mi-x)2fi/119求出方差，再SQRT求出标准差s。（4）按(mi-x)3fi /ns3计算出偏态系数（5）按(mi-x)4fi/ ns4计算出 峰态系数3、根据课本P234第9.3题的数据，检验读者的阅读习惯是否与文化程度有关。要求：1（1）提出假设；

5、（2）计算值；（3）以=0.05的显著性水平进行检验（独立性检验）提出假设：H0：阅读习惯与文化程度之间是独立的。H1：阅读习惯与文化程度之间是不独立的。计算：可知：X2=(f0-fe)2/fe=31.97，自由度=（4-1）*（4-1）=9，X2（9）=16.9190因为X2X2（9），所以拒绝原假设H0接受H1,即阅读习惯和文化程度是存在依赖关系的。实验操作步骤：（1）利用fe，求出期望值（2）计算fo-fe和(fo-fe)2（3）计算(f0-fe)2/fe，计算X2=(f0-fe)2/fe（4）算出自由度=（R-1）*(C-1)查表，比较。4、根据课本P319第12.5题的数据（1）确定

6、早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程；（2）解释回归系数的实际意义；（3）判断模型是否存在多重共线性。解：实验操作步骤：（1）选择【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】选项。（2）在分析工具中选择【回归】，然后单击【确定】（3）当对话框出现时，在【Y值输入区域】输入数据区域B118：B137.在【X值输入区域】输入数据区域C118：E137在【置信度】选项中输出所需数值，默认为95%在【 输出选项】中选择输出区域。（4）从得到的回归分析表中确定题目要的数据5、根据课本P319第12.6题的数据，（1）写出估计的多元线性回归方程；（2）在销售价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比

7、例是多少？（3）检验回归方程的线性关系是否显著（=0.05）；（4）检验各回归系数是否显著（=0.05）。 （一）、（二）、在销售价格的总变差中，被估计的回归方程解释比例为87.8%（三）、第一步：提出假设 H0：1=2=3=0 H1：1、2、3至少一个不为0因为F(3，16)=3.344，所有 FF（3,16）,拒绝原假设H0，即回归的线性关系是显著的，这意味着销售价格与房产评估、使用面积和地产估价之间的线性关系是显著的。（四）、t/2（16）=2.1314,因为t1=1.591321，t2=3.887646，t3=2.05322，只有2通过检验。这说明只有房产评估的影响是显著的，使用面积和

8、地产估价不显著。这意味着如果选自变量来预测销售价格，应选房产估价。实验操作步骤：（1）选择【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】选项。（2）在分析工具中选择【回归】，然后单击【确定】（3）当对话框出现时，在【Y值输入区域】输入数据区域B118：B137.在【X值输入区域】输入数据区域C118：E137在【置信度】输入95%：在【 输出选项】中选择输出区域。（4） 从得到的回归分析表中确定题目要的数据总结：在实验一中我学到了利用图表展示数据的方法，而在实验二中我知道了要想把我数据分布的特征，需要计算出反应数据分布特征的各个代表值。通过操作，我知道了各个特征值的函数计算方法，例如标准差的STDEV，

9、与此同时，我对各个特征值的代表意义也有了一定了解。有反应数据集中程度额，有反应数据的分布的离散程度的，有反应数据的峰态和偏态的等等。峰态和偏态我是首次了解到这么参数值，数据图表的左偏或者又偏也让我能够快速知道平均值、众数以及中位数的大小对比，这相比以前所学的知识而言又进了一步。假设性检验让我能够知道各个变量之间是否有关联实验，减少了自己大量的计算量的时间。对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。福建农林大学经济学院实验报告系：金融学专业： 金融学 年级：2012级 姓名： 邹小婷 学号：3126409032实验室号：_田C615_

10、计算机号： 89 实验时间：2014.4.28指导教师签字： 陈聪 成绩： 实验三1、根据课本P356第13.2题的数据（1）绘制时间序列图描述其形态；（2）用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量；（3）采用指数平滑法，分别用平滑系数和预测2001年的单位面积产量，并根据预测误差说明用哪一个平滑系数预测更合适。（1）（2）实验操作方法：利用=SUM(C44:C48)/5在C49输出处输入计算出的5期移动平均值即第六个空格开始，c49=AVERAGE(C44:C48),并下拉填充得出所有18986到2001的数据 （3）比较误差平方可知，.更适合。实验操作步骤：（1） 在【数据分析】选项中

11、选择【指数平滑】（2） 当对话框出现时：在【输入区域】中输入数据区域。在【阻尼系数】分别输入1-.和.在【输出区域】中选择预测结果的输出位置单击确定。(3)将实际单位面积分别减去指数平滑计算得到的值，得到预测误差，再将预测误差平方，得到误差平方，向下填充得到所有结果。2、根据课本P356第13.9题的数据，（1）绘制时间序列图，说明该序列的特点；（2）利用分解预测法预测2001年各月份的社会消费品零售总额。 A利用移动平均剔除法，编制季节指数计算表，计算出季节指数； B分离季节因素后用最小二乘法确定各期的趋势值，并进行预测； C用一张线图显示原序列、季节成分分离后的序列及其趋势的对比情况； D

12、综合季节因素与长期趋势，进行最终预测，并绘制预测图。（）时间序列图从图中可以发现，我国社会消费品零售额具有明显的季节成分而且后面年份的销售量比前面的年份高，因此还含有趋势成分，但其周期性难以判断可以判定我国社会消费品零售总额序列是一个含有季节成分和趋势成分的时间序列。(2)实验步骤：（） 利用排成一列的方式输入全部数据。（） 在/7处插入函数=SUM(C124:C135)/12。并填充其余所有年份的。（） 将移动平均达到的结果再进行一次二项移动平均，即得出中心化移动平均值。将（3）中计算的每个季节比率的平均值除以他们的总平均值。(3)由图中可得：2001年/月时间编号季节指数回归预测值最终预测

13、值1971.04393056.293190.472980.99393077.503058.863990.95933098.712972.4741000.93983119.922931.9951010.94393141.122964.8761020.95893162.333032.2971030.92873183.542956.4381040.92613204.752967.8591050.98143225.953166.04101061.00753247.163271.50111071.04723268.373422.77121081.26943289.584175.95实验操作步骤：（1）将

14、数据全部按列排列，选择【工具】中的【数据分析】中的回归（2）当对话框出现时，在【Y值输入区域】输入数据区域即分离后的序列值在【X值输入区域】输入数据区域即时间标号在【置信度】选择框中输入95%在【 输出选项】中选择输出区域。得到回归方程(4)将T=1.108全部代入得到数据，插入【图表】中的【折线图】，数据区域选三个系列，名称分别为销售量总额、季节分离后的序列和回归预测值，系列中的X轴标志区域为年/月中的所有月份。（4）实验操作步骤：实验操作步骤：（） 在【插入】中选择【图表】中的折线图，数据区域为【最终预测值】中的所有数据，（2）单击下一步，X轴标志为年/月中的数据，修改标题名称和X轴Y轴名

15、称，点击完成即可得到该图。 总结： 通过这次试验，我对数据分析的方法又有了进一步的了解。在生活和工作中，我们经常需要预测一些东西的走势图，例如股票价格等，这些预测主要是根据已有的时间序列数据预测未来的变化。我知道了平稳数据的方法有平滑预测、简单平均法、移动平均法和指数平滑法。而非平稳的主要有趋势预测法。线性趋势法、非线性趋势预测和自回归预测模型等。而这次操作我们主要是学习移动平均和指数平滑来预测未来的数据。这也是很有依据的。同时也学到了季节指数的计算方法。实验的时间是有限的，统计学的理论知识让我对上机操作产生了兴趣，这过程需要耐心，但是这门学科不仅仅让我只学到一些理论，也加强了我的实际动手操作能力，这对于未来的工作会有很大帮助。最后感谢老师对我们的耐心指导，教会了我们很多之前没学到的具有运用意义的知识。