统计学：以Excel为分析工具

统计学：以Excel为分析工具

1、统计总体：凡是客观存在、在某一共同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。分类：有限总体、无限总体；特点：同质性、大量性、变异性

2、在统计研究过程中，统计研究的目的和任务居于支配和主导地位，是考虑问题的出发点。

3、样本按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的一部分总体单位的集合体

4、统计总体单位：构成统计总体的个别单位。总体和总体单位的关系：整体同个体、集合同元素的关系，相互依存、相互联系，它们的关系不是一成不变的，随着研究目的的变动，二者可以相互转化

5、标志：是指说明总体单位特征的名称。分类：数量标志、品类标志；不变标志、可变标志

6、指标：说明现象总体特征的概念或范畴。分类：总量指标（绝对数）、相对指标（相对数，两个绝对数之比）、平均指标（平均数、均值）。设计要求：（1）要素完整（2）指标名称必须有科学的理论依据（3）要明确统计指标的计算口径和范围（4）要有科学的计算方法

7、指标和标志：区别：标志是说明总体单位

特性的，指标是说明总体特征的；标志中的数量标志可以用数值表示，而品质标志不可以用数值表示。所有的统计指标都是用数值表示。

联系：有些统计指标的数值是在总体单位的数量标志值基础上直接汇总得到的；在一定条件下，二者可以相互转化。

8、指标体系：指由若干相互联系的统计指标构成的有机整体。设计的基本要求：（1）科学性（2）目的性（3）全面性（4）统一性（5）可比性（6）核心性（7）可行性（8）互斥性

9、参数：描述总体特征的概括性数字度量

10、统计量：描述样本特征的概括性数字度量

11、数据的计量尺度由低到高分层：（1）名类尺度（品质标志）（2）顺序尺度（3）区间尺度（4）比尺度

12、数据类型：（1）按计量尺度分（2）按数据的收集方式分（3）按数据的时间关系分

13、变量：表示现象某种特征的概念（标志、指标）。具体表现称为变量值（统计标志的标志表现和指标数值）。分类：品质变量、数量（数字）变量——离散变量（取值有限）、连续变量——取值无穷

1、问卷格式：（1）开头部分（问候语、填表说明、问卷编号）（2）甄别部分（过滤）（3）主体部分（核心部分，问题和答案）（4）背景部分

2、问卷设计标准：（1）能有效地用来收集数据，同时尽可能减少误差和矛盾（2）对被调查者有友好界面（3）尽量减少由无回答所引起的追踪回访的数量，且便于数据编码和录入，从而尽量减少审核与插补工作量，最终减少收集和处理数据所花的费用和时间

3、问卷的开发程序：（1）向数据用户对象进行咨询（2）参考以前相同主题的问卷（3）起草问题（4）对问卷进行审议与修改（5）对问卷进行测试与修改（认知法、焦点座谈、非正式测试、向被调查者了解情况、向访员了解情况、分裂样本测试、试试点调查）（6）定稿

4、问题措辞应注意的问题：（1）简单（2）易懂（3）针对性（4）具体性和充分性（5）避免含糊歧义重复（6）避免诱导性问题（7）避免使用双重否定（8）减少敏感问题或隐私问题的影响（每个人法、为回答辩护技巧、即使一次技术、系列问题或热身法、设立档次）（9）确保问题读

来顺口

5、问卷问题类型：（1）开放性问题（2）封闭式问题

数据的预处理是数据分组整理的先前步骤，内容包括数据的审核（首先）、插补、筛选、排序等1、审核：应用各种检查规则来辨别缺失、无效、不一致的录入。目的：更好地了解调查过程、调查数据，确保调查数据的完整、准确、一致。（贯穿整个调查过程，简单初步检查——数据录入后计算机程序复杂校验，为整理分析打基础）。分类：直接调查取得原始数据的审核（完整性、准确性——逻辑检查和计算检查）；间接取得的二手数据的审核（适用性、时效性，加工资料时应做到适用性审核、实效性审核、确认是否必要做进一步加工处理）。从数据的表现性质来看，数据审核内容主要有有效性审核、一致性审核、分布审核。

2、插补：解决在审核过程中辨别出来的数据缺失无效与不一致等问题的过程。方法分类：随机插补；确定插补【（差不每次都是相同的值）具体方法：1、推理插补；2、均值插补；3）比率

或回归插补；4、热平台插补：使用同一插补类中的供者记录的信息来代替一个相似的受者记录中缺失的或不一致数据的插补方法（分类：序贯热平台插补、随机热平台插补。优点：可以保持数据的原始分布形式。缺：常导致同一个供者的多次使用，有时很难找到一个合适的供者）（为确保找到供者记录，可以用多层次热平台插补）；

5、冷平台插补：与热不同为使用前期的或普查中的供者资料；

6、最近邻插补：与热一样基于匹配变量选择一个供者记录，但它的目的不是非要找出一个和受者记录在匹配变量上完全相同的供者记录，而是插补类中按匹配变量找到和受记录者最接近的供者记录——找到距离最近的值】

3、离群值：一个观测值或一组观测值，它们看起来与数据集中的其他观测值不一致。

4、统计数据的筛选：（1）将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除（2）将符合某种特定条件的数据筛选出来，不符合特定条件的数据予以剔除

5、数据排序：按一定顺序将数据排列，目的是便于研究者通过浏览数据发现一些明显的特征

或趋势，找到解决问题的线索（定性数据、定量数据）

1、统计分组：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按一定的标志把被研究总体划分为若干个性质不同但又有联系的组。目的是使资料系统化、科学化、条理化，从而得出能够反映事务总体特征的资料。方法：（1）按品质标志进行分组{属性特征}（2）按数量标志分组{按表现总体数量特征的标志}——单项式分组（每个组变量值是一个值）、组距式分组（连续变量、离散型变量多）

2、频数分布（次数分布）：在对总体进行分组的基础上将总体中所有单位按组归类整理，形成总体各单位在各组间的分布，反映总体单位数在各组的分布状况和特征。包括要素：（1）组的名称（2）组的次数或频数。次数的相对数即各组次数与总次数之比——比率或频率（反映总体构成）。频数分布表明总体分布特征和内部结构，并据以研究总体中某种标志的平均水平及其变动规律。频数分布按分组标志不同分：品质数列（品质标志）、变量数列

3、组中值=（上限值+下限值）÷2。使用组中值代表一组数据时有一个必要的假定条件，即各组数据在本组内呈均匀分布或在组中值两侧对称分布

4、统计图：可以将表中的数据用图来表示，使表图文字有机结合起来，使人们一目了然地认识客观事物的状态、形成、发展趋势或在某地区上的分布状况等。分类：（1）条形图和柱形图（2）饼图（3）环形图（4）直方图（5）折线图（6）散点图与气泡图

5、统计表：把杂乱的数据有条理的组织在一张简明的表格内。组成部分：表头、行标题、列标题、数字资料，必要时可以再表下方附加。设计要求科学、实用、简练、美观。注意：（1）合理安排结构（2）表头一般包括表号、总标题、表中数据的单位等内容（3）表中的上下两条横线一般用粗线，中间其他线要用细线（4）使用统计表必要时可在表下方加注释，特别要注明资料来源

1、总量指标：反映社会经济现象在一定时间、地点、条件下总规模或总水平的统计指标，它通

常是用绝对数来表现的，又称为绝对指标、绝对数。它是社会经济统计中最基本的统计综合指标。作用：（1）反映社会经济现象总体的基本情况（2）是制定政策、编制计划、进行经济管理的重要依据（3）是计算相对指标和平均指标的基础。应注意问题：（1）现象的同质性（2）明确总量指标的含义、范围、计算方法（3）使用统一的计量单位

2、总量指标的分类：{1}按反映内容不同，分总体单位总量（总体中包含的总体单位总数）和总体标志总量（标志总量，总体某一数量特征的总量）{2}按反映的时间状况不同，分时期指标（一段时期内发展过程的总量指标，特点：连续计数、可加性、流量指标）和时点指标（在某一点、瞬间，特点：间断计数、指标不能累加、存量指标）{3}按其采用的计量单位不同，分实物指标（实物单位：自然单位、度量衡~、标准实物~、复合~、双重或多重~）、价值指标（货币单位）、劳动指标（劳动单位）

3、相对指标：相对数，两个有联系的指标的比值，用以说明两个互相联系的社会经济现象之间的数量对比关系和联系程度。用来对比的两个

数，可以是绝对数、平均数和相对数。作用：（1）综合反映现象的互相关系、内部结构、实现的程度、强度和速度等，从而说明总量指标不能充分说明的问题（2）可以使某些利用总量指标不能直接进行对比的社会经济现象，取得可以比较的基础。表现形式：有名数（强度、密度、普遍程度）和无名数（抽象化的数值，系数、倍数、成数、百分数、千分数、翻数）。遵循原则：可比性原则、正确选择对比基数~、多种相对指标结合运用~、相对指标与总量指标结合运用~

4、相对指标根据研究目的、任务、对不基数的不同，可分为：

（一）计划完成相对数：计划完成百分比，某一现象在一定时间计划的完成度。公式：计划完成相对数=（实际完成数÷计划完成数）×100%。{1}计划数为绝对数：（1）短期计划完成情况检查：计划完成相对数=（实际完成数÷计划完成数）×100%；（2）中长期计划完成程度检查：1）水平法-计划完成相对数=计划末期（最后一年）实际达到的水平÷计划规定期末应达到的水平×100%，2）累计法：计划完成相对数=计划期间实际累计完成数÷计划期间规定的累计数×

100%；{2}计划数为相对数：计划完成相对数=实际达到的百分数÷计划规定的百分数×100%=（1±实际提高/降低百分数）÷（1±计划提高/降低百分数）；{3}计划数为平均数：计划完成相对数=实际完成的平均数÷实际完成的平均数×100%

（二）结构相对数-比重相对数：内部各组成部分在总体中所占比重。结构相对数=总体中某一部分数值÷总体全部数值×100%

（三）比例相对数：反映一个统计总体内部各个组成部分之间数量对比关系，常用系数、倍数表示。比例相对数=总体中某一部分数值÷总体中另一部分数值

（四）比较相对数：反映同一时期的同类现象在不同地区、部门、单位之间数量对比关系，用百分数或倍数表示。比较相对数=某一地区（单位）某期某类指标数值÷另一地区（单位）同期同类指标数值

（五）动态相对数：发展速度，把同一现象在不同时间上的指标数值进行对比，用以说明发展变化的方向和程度。动态相对数=某一现象报告期数值÷同一现象基期数值×100%

（六）强度相对数：两个性质不同但又相互联系的总量指标进行对别比值，可反映现象强度、密度、普遍度。强度相对指标=某一总量指标的数值÷另一有联系但性质不同的总量指标数值

1、集中趋势：一组数据向中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表或中心值。用平均指标来测度。

2、数值平均数：（1）算术平均数：均值，是全部数据算数平均的结果。算术平均数=总体标志总量÷总体单位总量。简单算数平均数加权平均数：根据分组数据计算计算算术平均数，以各组变量值出现的次数或频数为权数计算加权的算数平均数。（2）调和平均数：是各个变量值倒数的算术平均数的倒数，又称倒数平均数H。简单调和平均数加权调和平均数。（3）几何平均数：n个变量值连乘积的n次方根。简单几何平均数。加权几何平均数

3、位置平均数：根据全部标志计算的平均数，当某现象次数分布数列不对称，且极端值很大时，数值平均数就失去了意义。（1）众数Mo：一组数据中出现次数最多的变量值。（2）中位数

Me：一组书中按大小排序后，处在中间位置上的变量。（3）分位数：四分位数，用3个点将数据四等分后各分位点上的值

4、离散程度的度量：异众比率（非众数组的频数占总频数的比率）、四分位差（上四分位与下四分位之差）、极差-全距（一组数据最大值与最小值之差）、平均差（各变量值与其算数平均数离差绝对值的平均数）、方差（各变量与其算术平均数离差平方的算数均数）和标准差（方差的平方根）、离散系数-变异系数（一组数据的标准差与其相应的平均数的比值，是测度数据离散度的相对指标）等

1、统计假设：对总体参数的具体数值所作的描述，常用的总体参数包括总体均值u、比例、方差等

2、假设检验：先对总体的参数（或分布形式）提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程

3、原假设：研究者想收集收集证据予以反对的假设，又称零假设。

4、备择假设：也成研究假设，是研究者想收集

证据予以支持的假设。

5、双侧假设：如果备择假设没有特定的方向性，并含有符号≠这样的假设检验，又称双尾检验

6、单侧检验：如果备择假设有特定的方向性，并含有符号>或<这样的假设检验

7、提出假设：原假设与备择假设是一个完备事件组，并相互对立。原假设与备择假设有且只有一个成立。先确定备择假设，再确定原假设。等号=总是放在原假设上。因研究目的的不同，对同一问题可能提出不同假设也可能得出不同结论

1、方差分析：检验多个均值是否想相等的统计方法。方差分析仅在假定了方差相等的情况下才有意义。

2、方差分析的基本概念：{1}检验对象为因素或因子；{2}因素的不同表现称为水平或处理{3}每个因子的不同水平下得到的样本观察数据称为观测值；{4}随机误差：在同一教学方法下（同一总体中）样本观察值是不同的，在方差分析时，这是由于抽样的随机性造成的；系统误差：不同教学方法（不同总体）下，个观测值也是不同的，

除了随机性因素外，还有教学方法本身，后者形成的误差是由系统性因素造成；{5}组内误差：衡量因素的同一水平（同一总体）下样本数据的误差；组间误差：衡量因素的不同水平（不同总体）下各样本之间的误差。

3、单因素方差分析：方差分析中只涉及一个分类型自变量。

4、自变量-分类型数据，因变量-等间或比例数据

1、抽样推断：有两种类型：参数估计、假设检验。特点：遵循随机原则抽取样本单位、推断被调查对象的总体特征、抽样推断的误差可以计算并加以控制。作用（1）对有些无法进行全面调查的现象采用抽样推断的方法（2）对有些理论上可以进行全面调查但实际上没有必要或很难办到的想象~（3）其结果可以对全面调查的结果进行检查修正（4）可用于工业生产过程的质量控制（5）可用于本对总体的某种假设进行检验

2、抽样单元：大规模抽样中为了具体抽样便利，将总体划分的各个部分。抽样框：关于抽样单元的名册清单

3、从总体中抽样的方法：[1]概率抽样：也称随

机抽样，按随机原则进行的抽样。特点：（1）能确切区分不同样本及表明一个确定样本的组成（2）对每个可能的样本都赋予一个可能被抽到的概率（3）按照事先富裕的概率通过某种随机形式抽取样本（4）利用样本调查数据估计目标时仍需与抽样概率相联系。组织形式：{1}简单随机抽样-单纯随机抽样：抽签法、分层抽样-类型抽样、二阶抽样与多阶抽样（对样本再进行抽样）、整群抽样（对次级单元进行普查）、系统抽样（按序排列·按规则确定样本）[2]非概率抽样：非随机抽样、配额抽样、判断抽样

4、抽样调查设计（核心）：[1]抽样方案设计：抽样方法的选择和组合、样本容量的确定[2]调查方法确定[3]估计量的构造

1、经济变量之间的统计关系：{1}函数关系（固定严格的数量依存关系）{2}统计关系——相关关系（非确定性的数量依存关系）y=f(x)+u，分类：a\变量因素的多少，单相关、复相关；b/表现形式，有线性相关、非线性相关；c/方向，正~、负~；d/变量之间的相关程度，完全~、不完全~、不~

2、相关分析研究两个或两个以上变量之间相关程度的大小的一种统计方法，内容：（1）确定现象间有无关系存在，以及相关关系呈现形态（2）确定相关关系密切程度（3）相关系数的检验

3、回归分析：寻找具有相关关系的变量间的数学表达式并进行统计推断的一种统计方法，内容：（1）进行参数估计（2）统计显著性检验（3）预测控制

4、相关分析与回归分析：{1}联系：相互补充、密切联系。回建立在相的基础上，回是相的拓展；相是回的前提{2}区别：（1）相主要通过相关系数来判断变量间是否存在相互关系及其关系的密切程度，前提条件是变量都是随即变量，它们之间不必区别自变量和因变量。回研究一个随机变量Y与另一个非随机变量X之间的相互关系，变量之间必须区别自变量和因变量（2）相只能观察变量间相关关系的密切程度和方向，回可以根据回归方程对算因变量的估计值（3）互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程，互相独立、不能互相替换；相关系数只有一个，自变量和因变量互换相关系数不变

5、相关表：根据现象变动样本资料编制出来的

反映变量间相关关系的统计表（简单相关表、分组相关表）

6、相关图：利用指标坐标系第一象限，把自变量置于横轴之上，因变量置于纵轴之上，将两变量相对应的变量值用坐标点形式描绘出来，用以表示相关关系的图形。作用：判断现象之间有无相关关系，观察相关关系的内容，观察相关关系的密切程度

(完整版)EXCEL统计学应用教程

数学与统计学院 本科教学实验讲义（实验）课程名称统计学 贵州财经学院教务处制表

统计学实验教学讲义 Excel 工作界面简介 附图1 Excel 工作界面 按附图1 从上到下的顺序，Excel 工作界面包含如下几项内容：“标题”栏、“菜单”栏、“工具”栏、“编辑”栏、工作表、工作表标签、滚动条、 和“状态”栏。下面分别介绍它们的作用。 （一）“标题”’栏 “标题”栏告诉用户正在运行的程序名称和正在打开的文件的名称。 如图附-1 所示,标题栏显示“Microsoft Excel-Book1”表示此窗口的应用程序为Microsoft Excel ，在Excel 中打开的当前文件的文件名为Book1.xls。 （二）“菜单”栏 “菜单”栏按功能把Excel 命令分成不同的菜单组，它们分别是“文件”、“编

辑”、“视图”、“插入”、“格式”、“工具”、“表格”、“帮助”。当菜单项被选中时，引出一个下拉式菜单，可以从中选取相应的子菜单。另外，在屏幕的不同地方单击鼠标右键时，“快捷菜单”将出现在鼠标指针处。选取“快捷菜单”中的命令同从菜单栏的菜单上选取相应命令的效果是一样的，但选取速度明显增快。 （三）“工具”栏 Excel 可显示几种工具栏，这些工具可控制简化用户的操作。“工具”栏中的按钮都是菜单中常用命令的副本，当鼠标指向某一按钮后，稍等片刻在按钮右下方会显示该按扭命令的含意。用户可以配置“工具”栏的内容，通过“视图”菜单中的“工具”栏子菜单来选择显示不同类型的“工具”或全部显示出来。下面介绍出现在Excel 开始屏幕中的两种“工具”栏。 1．“常用”工具栏 “常用”工具栏中为用户准备了访问Excel 最常用命令的快捷按钮，如“新建文件”按扭，“打开文件”按扭，“保存文件”按钮等。 2．“格式”工具栏 “格式”工具栏专门放那些和文本外观有关的命令，如字体、字号、对齐方式及其他选项。 （四）“编辑”栏 “编辑”栏给用户提供活动单元格的信息。在“编辑”栏中用户可以输入和编辑公式，“编辑”栏位于图1 中第5 行。 “编辑”栏由“名字”栏和“公式”栏组成。位于“编辑”栏左侧的“名字”栏中显示的是活动单元格的坐标，也可在“名字”栏中直接输入一个或一块单元格的地址进行单元格的快速选定；位于“编辑”栏右侧的“公式”栏可用于编辑活动单元格的内容，它包含三个按钮和一个编辑区。当向活动单元格输入数据时，公式栏中便出现三个按钮，三个按钮从左至右分别是：“╳”（取消）按钮、“√”（确认）按钮和“＝”（公式指南）按钮。 通常Excel 在工作区中显示“编辑”栏。在“视图”菜单中的“编辑栏”命令是一个开关命令，它可以用于隐藏或显示“编辑”’栏。 （五）工作表 工作簿窗口包含了16 张独立的工作表（sheet）。开始时，窗口中显示第一张工作表“Sheetl”，该表为当前工作表。当前工作表只有一张，用户可通过点击工作表下方的标签击活其他工作表为当前工作表。 工作表是一个由行和列组成的表格。行号和列号分别用字母和数字区别。行由上自下范围1～65536，列号则由左到右采用字母编号A～IV。因此，每张表为256 列╳65536 行，若从Excel 导入的数据超过以上范围，则会被Excel 自动截去。每一个行、列坐标所指定的位置称之为单元格。在单元格中用户可以键人符号、数值、公式以及其他内容。 （六）工作表标签 工作表标签通常用“Sheet1”,“Sheet2”等名称来表示，用户也可以通过用鼠标右击标签名，选择弹出菜单中“重命名”命令来修改标签名。 Excel 一般同时显示工作表队列中的前3 个标签。利用标签队列左边的一组标签滚动按钮可显示队列中的后续工作表的标签。工作簿窗口中的工作表称之为当前工作表，当前工作表的标签为白色，其他为灰色。 （七）“滚动”栏

如何利用excel做数据分析(上下)

网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。 那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： 2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：

3）选择【分析工具库】，点击【确定】： 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：

安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。 一、回归分析 在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。 百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛： 1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析； 2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：

统计学调查分析报告

一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校经济管理学院10级会计系，经济系和人力资源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)在系别，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经济管理学院会计系、经济系和人力资源系的全体同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个系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 将调查对象按系别分为会计系、经济系和人力资源系三个类别，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%，经济系18人，占总体1/3,人力资源系18人，占总体1/3,会计系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：2012年6月27日 调查期限：2012年6月27日―20012年6月29日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级院系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

Excel中的描述统计分析工具.doc

Excel中的描述统计分析工具 Excel描述统计工具计算与数据的集中趋势、离中趋势、偏度、峰度等有关的描述性统计指标。 使用：工具--数据分析--描述统计—汇总统计 第一次随堂作业的有关事宜通知 1、作业完成地点：北京大学校内 2、随堂作业时间：本周五下午2：30-4：30 3、作业内容：对10年校园调查的汇总数据进行描述统计分析，完成对一个指定主题的深入分析。 4、作业的具体内容：届时参见网络平台的“作业”版块。 5、其他要求：独立完成，不得与别人讨论交流。 第三部分推断统计 第四章概率论与数理统计基础 §1 了解和认识随机事件与概率 北京市天气预报：明天白天降水概率40%，它的含义是： A 明天白天北京地区有40%的地区有降雨； B 明天白天北京地区有40%的时间要下雨；

C 明天白天北京地区下雨的强度有40%； D明天白天北京地区下雨的可能性有40%； E 北京气象局有40%的工程师认为明天会下雨。 一、必然现象与随机现象 1、必然现象：可事前预言，即在准确地重复某些条件下，它的结果总是可以肯定的。 例： 太阳每天从东方升起 在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾 在欧式几何中，三角形的内角和总是180° 在北京大学，不及格科目达到1/3，一定拿不到毕业证 事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。 2、随机现象：一种可能发生，也可能不发生；可能这样发生，也可能那样发生的不确定现象。在随机现象中，可能结果不止一个，且事前无法预知确切的结果。也称偶然现象。 在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。 例： 高考的结果 掷骰子的结果 学生对手机品牌的选择 随机抽取的交作业名单 今天来上统计学课的学生人数 这类现象是即使在一定的相同条件下，它的结果也是不确定的。 举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。 3、为什么会有随机现象 在这里，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，随机性的。 在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果，随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。

EXCEL分析工具库教程

EXCEL分析工具库教程 第一节：分析工具库概述 “分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。本讲义均在Excel2007环境下进行操作。 1.1. 分析工具库的加载与调用 打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是 否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“E xcel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图 1-1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。 图 1-1 加载分析工具库

1.2. 分析工具库的功能分类 分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类： 表 1-1 随机发生器功能列表 第二节．随机数发生器 重庆三峡学院关文忠 1.随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 2.随机数发生器对话框简介

执行如下命令：“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2-1）。 图2-1随机数发生器对话框 该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。 变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。 随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。 分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。具体应用将在第3部分举例介绍。 随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。 输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。 新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。 新工作簿：单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 3.随机数发生器应用举例

统计学分析报告模版

统计学调查报告 （08级） 上海商学院学生消费状况调查报告 （奉浦校区） 徐伟杰，景宝龙，苏淳，张玮，贾金诚小组成员 指导教师姓名崔峰 物流管理系 系名称 论文提交日期2010.12.23

目录 一，调查目的： (3) 二，调查对象： (3) 三，调查项目： (3) 四，调查时间和时限 (3) 五，调查的组织工作 (4) 六，调查结果： (4) 七，调查问卷 (4) 市大学生消费状况调查问卷 (4) 八，调查分析： (6) （一）基本信息 (6) （二）消费结构状况分析： (7) （三）具体消费情况： (8) 九，预测分析 (13) 十，调查分析 (15) 十一，附录：调查统计汇总表 (17)

一，调查目的： 随着社会的发展，大学生的消费方式及消费状况引起了社会各界的极大关注，社会消费观念的转变和周围环境影响他们的消费观念和行为。大学生有着较为前卫的消费观念，消费来源主要有家庭父母供给，构成了一个比较特殊的消费群体，随着大学生数量的不断攀升，他们的消费行为在一定程度上形象着整个社会的消费观念和消费行为。而有拥有30所本科院校，大学生的数量比较庞大，并且有着更加前卫的消费观念。就此我们针对商学院学生的消费情况展开调查，了解我校学生的消费特征，进而探求更为科学的消费方式和行为，提高大学生的消费效益。 二，调查对象： 统计调查对象：商学院奉浦校区在读学生 统计调查单位：每一位在商学院奉浦校区就读的学生 统计填报单位：物流管理082班景宝龙、徐伟杰 三，调查项目： 统计标志：户籍所在地、就读年级、家庭月收入、个人月生活费、生活费来源、各方面的消费金额分配、是否满意目前的消费金额、期望月消费金额、消费计划、期望消费项目、超前消费的情况 四，调查时间和时限 调查时间：2010年10月 调查时限：两个月 五，调查分工： 问卷设计：徐伟杰 问卷校验：淳，玮，景宝龙 问卷调查：景宝龙，玮，淳，徐伟杰，贾金诚

Excel在统计学中的应用(doc 16页

Excel在统计学中的应用(doc 16页

《统计学》 实验指导书

学任务，由实验教师指导学生进行数据整理和数据分析。 ⒉适用专业 统计学实验适用的专业是经济和管理类各专业。 ⒊先修课程 概率与数理统计、统计学 ⒋实验课时分配 实验项目学时 实验一中文Excel的概述和基本操作1 实验二Excel在描述统 计学中的应用 2 实验三Excel在推断统 计学中的应用 2 实验四社会调查的数 据处理及调查报告的撰写 3 ⒌实验环境（对实验室、机房、服务器、打印机、投影机、网络设备等配置及数量要求） 本实验按自然班分组，每次实验指导教师指导一个实验小组，为此统计上机实验需设35个座位，实验台上配备Excel统计数据的实际案例，如教科书，教师搜集到的最新的经济管理类相关的统计数据、统计图、统计表并复印给每位学生，

教授学生Excel统计功能的幻灯片及实际操作的随堂作业；××统计调查报告的范本等等。 主要统计调查报告的制作流程图要悬挂在实验室墙壁上，便于学生参阅及按步骤有的放矢的完成调查报告，同时营造良好的实验环境。 ⒍实验总体要求 （1）通过统计学上机实验，进一步巩固课堂所学的理论知识。在实验中，要将理论课所讲的内容与实际操作进行对照，弄清模拟实验资料中全部经济数据的统计处理。 （2）进行操作，提高实际工作能力。在实验中，为学生配备了相关的经济管理类数据分析内容，比如：近几年的居民消费价格指数和分析预测内容，学生要按要求进行图表绘制并根据结果进行适当的定性分析，提高实际分析能力。 （3）通过实验，掌握统计学的基本常识，为进一步处理复杂经济现象形成的数据分析打下良好的基础。 进行统计实验时，一般应遵循下列要求：①动手操作之前，要弄清每个实验的目的和要求，并对教材的有关内容进行认真的复习，以便顺利完成各项实验。

spss的数据分析报告范例

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下

性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：

excel统计分析工具

excel统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。 访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。 方差分析 方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。 方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 1.使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中， 温度可以被忽略。 2.不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可 以被忽略。 3.是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中 不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自 相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特 定的 {化肥，温度} 值有影响。

统计学excel实验答案(版)

Excel在统计学中的应用 用Excel搜集与整理数据 用Excel搜集数据 统计数据的收集是统计工作过程的基础性环节，方法有多种多样，其中以抽样调查最有代表性。在抽样调查中，为保证抽样的随机性，需要取得随机数字，所以我们在这里介绍一下如何用Excel生成随机数字并进行抽样的方法。需要提醒的是，在使用Excel进行实习前，电脑中的Excel需要完全安装，所以部分同学电脑中的office软件需要重新安装，否则实习无法正常进行。本书中例题全部用Excel2007完成。 使用Excel进行抽样，首先要对各个总体单位进行编号，编号可以按随机原则，也可以按有关标志或无关标志，具体可参见本书有关抽样的章节，编号后，将编号输入工作表。 1.我们假定统计总体有200个总体单位，总体单位的编号从1到200，输入工作表后如图10-1所示： 图10-1 总体各单位编号表 各总体单位的编号输入完成后，可按以下步骤进行操作： 第一步：选择数据分析选项（如果你使用的是Excel2003，单击工具菜单，若无数据分析选项，可在工具菜单下选择加载宏，在弹出的对话框中选择分析工具库，便可出现数据分

析选项；如果你使用的是Excel2007，点击左上角Office标志图标，Excel选项，加载项，在下面的管理下拉列表中选择“Excel加载项”，转到，勾选“分析工具库”，确定。），打开数据分析对话框，从中选择抽样。如图10-2所示。 图10-2数据分析对话框 第二步：单击抽样选项，确定后弹出抽样对话框。如图10-3： 图10-3 抽样对话框 第三步：在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域，在本例是$A$1:$J$20，系统将从A列开始抽取样本，然后按顺序抽取B列至J列。如果输入区域的第一行或第一列为标志项（横行标题或纵列标题），可单击标志复选框。 第四步：选择“随机模式”，样本数为10。 在抽样方法项下，有周期和随机两种抽样模式。 “周期”模式即所谓的等距抽样（或机械抽样），采用这种抽样方法，需将总体单位数除以要抽取的样本单位数，求得取样的周期间隔。如我们要在200个总体单位中抽取10个，则在“间隔”框中输入20；如果在200个总体单位中抽取24个，则在“间隔”框中输入8

统计学分析报告

统计学方案设计 ————问卷调查分析报告 目录 正文 (2) 1、确定研究问题 (2) 1.1背景分析 (2) 1.2确定研究问题 (3) 2、选择统计分析方法 (4) 2.1问卷设计 (4) 2.2问卷内容 (4) 2.3选择处理软件 (4) 3、收集样本数据 (4) 4、数据分析 (5) 4.1初步分析 (5) 4.2每周运动次数和设施紧缺度的参数估计 (9) 4.3体育项目与紧缺度假设检验 (11) 4.4、运动时间与场地紧缺度的列联分析 (15) 5、总结与建议 (16) 6、调查方案优缺点分析 (16)

附1：问卷 (18) 正文 通过一个学期对统计学原理的学习，我们学会了如何用利用数学分析来解决实际问题。在这次调查中，我们确定了以“校内体育设施利用状况”为主题的问卷调查。以下是我们小组这次调查分析的研究流程： 1、确定研究问题 1.1背景分析 众所周知，适当的体育锻炼对每个人的身体健康至关重要。对于我们大学生而言，适量的体育锻炼不仅有助于我们的身体健康，更有助于我们的心理健康。具体来说，一方面，体育锻炼有利于人体骨骼、肌肉的生长，增强心肺功能,改善血液循环系统、呼吸系统、消化系统的机能状况，有利于人体的生长发育，提高抗病能力，增强有机体的适应能力。另一方面，体育锻炼还可以调节人体紧张情绪，改善生理和心理状态，恢复体力和精力，培养人的团结、协作及集体主义精神。而在学业压力巨大的今天，大学生的身心健康越来越受到大众的关注。

在我校内部，师生积极参与各类体育活动。在一天的各个时间段，都会有师生在运动场锻炼。而学校方面也十分重视师生的身体健康：每年，校方都会开展“院级杯”篮球赛、“院级杯”羽毛球赛，校运动会等一系列的体育比赛，意在让师生了解体育锻炼的重要性，并提高师生对于体育锻炼的喜爱度。各类比赛也都得到了师生的积极参与。学校也在各项体育比赛中取得了相当不错的成绩。可以说，现阶段我校体育锻炼的氛围还是相当不错的。 但随着体育锻炼参与者的增加，校内的体育设施并没有得到同水平的增长。这就导致了在某些时间段，学校个别体育项目的设施供应出现了紧缺状况。有相当一部分的师生群体因为没有锻炼场地而不得不放弃了体育锻炼的机会，这也极大地降低了我校师生体育锻炼的热情。 1.2确定研究问题 基于上述问题之上，我们确定了以“校内体育设施利用状况”为主题的问卷调查。首先，主观因素方面，我们会对师生体育锻炼的现状进行调查，（比如经常参加的体育项目，参加锻炼的时间段等因素），以研究师生体育锻炼的基本情况。接着，客观因素方面，我们对师生在锻炼过程中感到的体育设施的供应情况进行调查。 通过此次调查，我们希望能了解存在设施紧缺状况的体育项目和具体紧缺的时间段。针对设施严重紧缺的体育项目，我们会向校方提出设施供应方面的建议（比如增加羽毛球场、篮球场的场地或者对篮球场地的照明情况进行改善等）；而针对少数紧缺的体育项目，我们会建议师生在设施利用度较低的时间段进行锻炼。 最终通过我们的调查问卷，我们希望可以给广大师生提供更多更好的锻炼机会。

Excel的统计分析功能

Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可） ；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。 安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 （1）“Anova：单因素方差分析”分析工具 此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 （2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具 此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。 （3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具 此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具 此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积： 可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具 此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略） 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个

用Excel进行统计趋势预测分析

用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法

指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。

SPSS统计分析报告分析报告案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医

疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

医学统计学案例分析报告.doc

医学统计学案例分析评述 医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》 【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析 【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。 【研究人群】2010 年1 月--2012 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之 间，平均年龄45.6 岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重 的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。 【资料类型】本资料是计数资料。 （1）原文：研究对象：选择我处2010 年1 月-2011 年4 月，2011 年5 月-2012 年5月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳 务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。 （2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。 ②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查， 还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用 随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？ 【统计方法】 （1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。 一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。 （2）文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确

统计学excel操作概要

《统计学》课程实验指导 【试验目的】 能够使学生在学习统计学原理课程时，掌握统计学中的计算过程，理论联系实际。由于Excel是目前办公软件中比较流行的软件，因此，本试验课以该软件为基础，实现它的统计计算功能。通过该试验课程的学习，使每个学生能够达到能够利用该软件的统计计算功能熟练地完成教材中有关例题、习题的计算，并通过案例的学习，培养学生一定的解决实际问题的能力。 【试验内容】 Excel中的统计分析功能，包括算术平均数、加权平均数、方差、标准差、协方差、相关系数、统计图形、随机抽样、参数点估计、区间估计、假设检验、方差分析、移动平均、指数平滑、回归分析。 【试验计划】 两个教学周，上试验课一次，时间一小时。 【试验地点】 学院办公楼二层计算机机房 试验一：描述性统计在Excel中的操作程序 此分析工具用于生成对输入区域中数据的单变值分析，提供有关数据趋中性和易变性的信息。 （-）“描述统计”对话框 输入区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。该引用必须由两个或两个以上按列或行组织的相邻数据区域组成。 分组方式 如果需要指出输入区域中的数据是按行还是按列排列，请单击“逐行”或“逐列”。 标志位于第一行/列

如果输入区域的第一行中包含标志项，请选中“标志位于第一行”复选框；如果输入区域的第一列中包含标志项，请选中“标志位于第一列”复选框；如果输入区域没有标志项，则该复选框不会被选中，Microsoft Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志。 平均数置信度 如果需要在输出表的某一行中包含均值的置信度，请选中此复选框，然后在右侧的编辑框中，输入所要使用的置信度。例如，数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的均值置信度。 第 K 大值 如果需要在输出表的某一行中包含每个区域的数据的第 k 个最大值，请选中择此复选框，然后在右侧的编辑框中，输入 k 的数值。如果输入 1，则这一行将包含数据集中的最大数值。 第 K 小值 如果需要在输出表的某一行中包含每个区域的数据的第 k 个最小值，请选中此复选框，然后在右侧的编辑框中，输入 k 的数值。如果输入 1，则这一行将包含数据集中的最小数值。 输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。此工具将为每个数据集产生两列信息。左边一列包含统计标志项，右边一列包含统计值。根据所选择的“分组方式”选项的不同，Microsoft Excel 将为输入表中的每一行或每一列生成一个两列的统计表。 新工作表组 单击此选项，可在当前工作簿中插入新工作表，并由新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。如果需要给新工作表命名，请在右侧编辑框中键入名称。 新工作簿 单击此选项，可创建一新工作簿，并在新工作簿的新工作表中粘贴计算结果。 汇总统计 如果需要 Microsoft Excel 在输出表中生成下列统计结果，请选中此复选框。这些统计结果有：平均值、标准误差（相对于平均值）、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差（全距）、最小值、最大值、总和、总个数、Larges t (#)、Smallest (#) 和置信度。 （二）实例应用： 某老师对几名学生的五次考试成绩进行分析，以便对这几个学生在学习方面的问题加以解决。使用“描述统计”分析工具对其数据进行分析。（数据文件名：描述统计.xls） 操作步骤： 1、打开数据“描述统计.xls”。如下： 2、选择“数据分析”对话框中“描述统计”，跳出“描述统计”对话框。 2、在“输入区域”编辑框中键入三列数据所在的单元格区域引用（$A$4:$F$8）。 3、单击“逐行”选项。 4、选中“标志位于第一行”选项。 5、在“输出选项”下单击“新工作表组”选项，并在对应编辑框中输入新工作表的名称。 如：“描述统计结果”。

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三：（1）掌握Excel中基本的数据处理方法；（2）学会使用Excel进行统计分组；（3）学会使用Excel计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实训指导书，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据（可用本实训所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此，航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据（单位：分钟），结果如下表。 航空公司认为，为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法？顾客提出的意见是否合理？请你对上面的数据进行适当的分析，回答下列问题。

（1）对数据进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制频数分布图（直方图、折线图、饼图）。 （2）根据分组后的数据，计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 （3）分析顾客提出的意见是否合理？为什么？ （4）使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理？ 答：（1）： 2：

从表中我们可以得到中位数为2.5众数为1平均数为3.17标准差为2.864 （3）：合理，虽然他的平均数是3.17<5属于正常范围，但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围，那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的，购票太慢的现象确实存在。 （4）：平均数比较合理，它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性！ 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 在一家财产保险公司的董事会上，董事们就加入世界贸易组织后公司的发展战略问题展开了激烈讨论，其中一个引人关注的问题就是如何借鉴国外保险公司的先进管理经验，提高自身的管理水平。有的董事提出，2003年公司的各项业务与去年相比有太大增长，除经济环境和市场竟争等因素外，对家庭财产保险的业务开展得不够，公司在管理方式上也存在问题。他认为，中国的家庭财产保险市场潜力巨大，应加大扩展这在业务的力度，同时，对公司家庭财产推销员实行目标管理，并根据目标完成情况建立相应的奖惩制度。董