统计学用图表展示数据

实验/实训报告

课程名称统计学

实验项目用图表展示数据实验班级

学号姓名

实验时间2010-9-18

指导教师

成绩

指导老师（签名）：年月日

统计学的数据分析

2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分）

四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分） 特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。 一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数

2019年统计学数据分析报告

统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融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)在专业，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商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业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 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，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%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程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：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业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 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。

统计学数据分析报告记录

统计学数据分析报告记录

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融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)在专业，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商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业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 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，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%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程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：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析

统计学分析方法

统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：

统计学数据分析

（一）名称：对居民生活质量进行因子分析 可靠性统计量 Cronbach's Alpha 项数 .707 19 信度为0.707，<80,所以信度 不可接受，需要修订。 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.797 Bartlett 的球形度检验近似卡方1262.752 df 171 Sig. .000 Bartlett球度检验统计量为1262.752。检验的P 值接近0。表明19个变量之间有较强的相关关系。而KMO统计量为0.797，接近0.8。适合作因子分析。 公因子方差 初始提取 您如何评价您的生活质量？ 1.000 .689 您满意自己的健康吗 1.000 .896 1.000 .800 身体疼痛会妨碍您处需要做的 事情吗？ 您需要靠医的帮助应付日常生 1.000 .701 活吗？

您享受生活吗？ 1.000 .890 您觉得自己的生命有意义吗？ 1.000 .937 您集中的能有多好？ 1.000 .706 在日常生活中，您感到安全 吗？ 1.000 .833 您所处的环境健康吗？ 1.000 .522 您每天的生活有足够的吗？ 1.000 .896 您能接受自己的外表吗？ 1.000 .927 您有足够的钱应付所需吗？ 1.000 .942 您有机会从事休闲活动吗？ 1.000 .908 您满意自己的睡眠况吗？ 1.000 .855 您对自己从事日常活动的能满 意吗？ 1.000 .886 您满意自己的工作能吗？ 1.000 .811 您满意自己的人际关系吗？ 1.000 .915 您满意所使用的交通运输方式 吗？ 1.000 .864 您常有负面的感受吗？ 1.000 .898 提取方法：主成份分析。 除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 8.083 42.540 42.540 8.083 42.540 42.540 5.967 31.407 31.407

统计学数据处理的基本思路

统计学数据处理的基本思路 数据的整理是数据收集与数据分析之间的中间环节数据整理是对收集来的数据进行加工整理使之符合统计分析的需要。如对数据进行图表显示，以发现数据中的基本规律。数据整理的中心任务就是分组与编制频数分布表。 而数据处理的主要步骤又包括以下几点：数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示，统计表。 数据整理是所以步骤的第一步，也最为重要。统计整理是统计调查的继续，是统计分析的前提和基础，在整个统计工作中，发挥着承上启下的作用。 其中，在数据的预处理中，把混在原始数据中的“异常数据”排除、把真正有用的“信息”提取出来。因此，对异常数据的剔除就显得尤为重要，其中又包含多种方法，主要有1、根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。2、给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除。 比如，在对一个班的同学的身高做调查的时候，可以依据常识，在列表中对那些明显不符合的数据做剔除处理，即身高中出现2米多的数据，依常识不可能。 再则，预处理完毕后，则需要对数据进行分组。通过分类发现数据内部的特点。例如，在对全班身高进行整理后得到数据，可以对之进行不同的分组，如分男女生，如分不同高度段等等。通过分组发现数据内部结构的特点。即有所谓的类型分组，分析分组，结构分组等等。 第三，就是数据的整理与显示。包括的重点有：1、频数（落在各类别中的数据个数。）2、频率（某一类别数据的频数占总体单位个数的比重。）3、频数分布（把频数以表格形式全部列出就是~绘制频数分布表的演示操作(调用Excel文件:分类数据的整理)4、比例（各类数据与全部数据之比）5、百分数（把比例基数100化比率：各类数据间的比值）。 这些处理是下一步的前提与基础，为绘图做准备，比如在对全班身高完成分组后，可以依据一定的需要，对其进行整理与显示，如要研究男女身高的差异，可以分别理出男女身高的平均数，频数，频率，频数分布，比例，百分比等等数据。然后根据需要对其进行显示。 最后一步，就是绘图。其中不同的需要目的需要不同的图形予以显示。图形主要有条形图，直方图，饼状图，折线图等等。以条形图为例，长度表示各类频数的多少，而宽度则一般固定。用于显示各数据直观上的绝对多少。其他图形依然。 所以，综上述，基本思路即包括数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示以及绘图。（由于不会word绘图功能，故相关事例绘图滤去）

统计学的数据分析

2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试 关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日

评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分） 四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分）特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。

一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数 年份国内旅游收入 (亿元) CPI（%）人均GDP（元） 国内旅游人数 （百万） 19992831.9298.67159719

大数据与统计学分析方法比较

大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定

根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系

用图表展示数据习题

第2章习题 一、选择题 1．把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为（）A．频数B．频数分布 C．频率D．累计频数 2．在数据分组时，当出现特大值或特小值时，应设置（） A．闭口组B．单项数列 C．开口组D．组距数列 3．下面的哪一个图形适合比较研究两个或多个总体或结构性问题（） A．环形图B．饼图 C．直方图D．茎叶图 4．组中值是（） A．一个组的上限与下限之差B．一个组的上限与下限之间的中点值 C．一个组的最小值D．一个组的最大值 5．由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成，反映原始数据分布的图形，称为（） A．条形图B．茎叶图 C．直方图D．箱线图 6．为了研究多个不同变量在不同样本间的相似性，适合采用的图形是（） A．环形图B．茎叶图 C．雷达图D．箱线图 7．与直方图相比，茎叶图（） A．没有保留原始数据的信息B．保留了原始数据的信息 C．不能有效展示数据的分布D．更适合描述分类数据 8．下面哪个图形不适合描述分类数据（） A．条形图B．饼图 C．帕累托图D．茎叶图 9．累计频数分布图适合描述（） A．分布数据B．顺序数据 C．数值型数据D．品质数据 10．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。第一组的组中值近似为（） A．2000 B．1000 C．1500D．2500 11．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。最后一组的组中值近似为（） A．5000 B．7500 C．5500D．6500 12．直方图与条形图的区别之一是（） A．直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图则是分开排列的 B．条形图的各矩形通常是连续排列的，而直方图则是分开排列的 C．直方图主要用于描述分类数据，条形图则主要用于描述数值型数据 D．直方图主要用于描述各类别数据的多少，条形图则主要用于描述数据的分布

统计学的数据分析

统计学的数据分析

2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试 关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日

评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分） 四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分） 特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。

一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战， 第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP 的各项数据、CPI 指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI 、人均GDP 及国内旅游人数 年 份 国内旅游收入 (亿元) CPI （%） 人均GDP （元） 国内旅游人数 （百万）

用图表展示数据习题

1．把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为（）A．频数B．频数分布 C．频率D．累计频数 2．在数据分组时，当出现特大值或特小值时，应设置（） A．闭口组B．单项数列 C．开口组D．组距数列 3．下面的哪一个图形适合比较研究两个或多个总体或结构性问题（） A．环形图B．饼图 C．直方图D．茎叶图 4．组中值是（） A．一个组的上限与下限之差B．一个组的上限与下限之间的中点值 C．一个组的最小值D．一个组的最大值 5．由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成，反映原始数据分布的图形，称为（） A．条形图B．茎叶图 C．直方图D．箱线图 6．为了研究多个不同变量在不同样本间的相似性，适合采用的图形是（） A．环形图B．茎叶图 C．雷达图D．箱线图 7．与直方图相比，茎叶图（） A．没有保留原始数据的信息B．保留了原始数据的信息 C．不能有效展示数据的分布D．更适合描述分类数据 8．下面哪个图形不适合描述分类数据（） A．条形图B．饼图 C．帕累托图D．茎叶图 9．累计频数分布图适合描述（） A．分布数据B．顺序数据 C．数值型数据D．品质数据 10．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。第一组的组中值近似为（） A．2000 B．1000 C．1500D．2500 11．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。最后一组的组中值近似为（）

统计学展示数据图表

湖北大学 经济与管理院 实训报告 课程名称: 统计学 课程代码: 120242A 年级/专业/班: 2017级物流管理 小组编号名称: （4）巨人组 小组成员姓名:陈婷吴彤宋思思 使用电脑编号： 实训总成绩: 任课教师: 刘容

湖北大学统计学实训报告二 开课院系及实验室：经济与管理系 / 知远楼204 实训时间： 20 19年4 月15 日 一、实训目的 通过本实验，熟练掌握利用Excel、SPSS，完成数据筛选、排序、创建数据透视表、制作频数分布表、绘制数据图示（包括条形图、帕累托图、饼图、环形图、累积分布图等）；数值型数据分组、数值型数据的图示（直方图、茎叶图、箱线图、线图、散点图、气泡图、雷达图等）。 二、实训设备、仪器及材料 计算机、Excel2013、SPSS22.0软件 三、实训项目及其内容、操作步骤及结果分析 实训项目及内容： （一）实训项目一：数据筛选（例3.1） （二）实训项目二：创建数据透视表（例3.2） （三）实训项目三：创建分类数据频数分布表、分布图（条形图等）（例3.3） （四）实训项目四：绘制环形图（例3.4） （五）实训项目五：绘制累积频数分布图（例3.5） （六）实训项目六：数值型数据分组、绘制频数分布表及分布图（例3.6） （七）实训项目七：绘制比较箱线图（例3.7） （八）实训项目八：绘制时间序列数据—线图（例3.8） （九）实训项目九：绘制散点图、气泡图（例3.9） （十）实训项目十：绘制雷达图（例3.10） 操作步骤及结果分析：

（一）实训项目一：数据筛选（例3.1） 1.实训内容（问题与数据） 2.实训操作步骤 （1）第1步：将光标放置任意数据单元格，点击【数据】，再点击【筛选】，数据第一行会出现下拉箭头。点击【数字筛选】 （2）第2步：选择筛选条件，要筛选统计学成绩为75分的学生，选择【等于】，在出现的对话框【等于】后选择75，得到结果；要筛选英语成绩最高的前三名学生，可选择【前十项】，在对话框的【最大后】输入数据3，得到结果。 （3）第3步：筛选四门课程成绩都大于70分的学生，由于设计条件较多，需要使用【高级筛选】命令，使用高级筛选，必须建立条件区域，这时需要在数据清单上至少留出三行作为条件区域，然后选择【数据】——【高级】，在列表区域输入要筛选的数据区域；在条件区域输入条件 3.实训结果分析 （1）数据筛选就是根据需要找出符合特定条件的某类数据 （2）数字筛选最大的几个值时，选择几个最大的值，然后调整项数 （3）条件筛选在写条件时，必须将标题栏全部复制，并在对应的标题填写条件。 （4）条件筛选时，条件筛选范围可以任意放置，但必须精确选择

数据分析中常用的五个统计学基本概念分析

数据分析中常用的五个统计学基本概念分析 在回答数据分析入门要具备什么样的能力的问题中，我经常提到统计学知识，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。 在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。 一、特征统计 特征统计可能是数据科学中最常用的统计学概念。它是你在研究数据集时经常使用的统计技术，包括偏差、方差、平均值、中位数、百分数等等。理解特征统计并且在代码中实现都是非常容易的。请看下图： 上图中，中间的直线表示数据的中位数。中位数用在平均值上，因为它对异常值更具有鲁棒性。第一个四分位数本质上是第二十五百分位数，即数据中的25%要低于该值。第三个四分位数是第七十五百分位数，即数据中的75%要低

于该值。而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部，那么大部分的数据具有较低的值。如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。基本上，如果中位线不在框的中间，那么就表明了是偏斜数据; 如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差，意味着这些值被分散了，并且变化非常大。如果在框的一边有长线，另一边的不长，那么数据可能只在一个方向上变化很大 二、概率分布 我们可以将概率定义为一些事件将要发生的可能性大小，以百分数来表示。在数据科学领域中，这通常被量化到0到1的区间范围内，其中0表示事件确定不会发生，而1表示事件确定会发生。那么，概率分布就是表示所有可能值出现的几率的函数。请看下图：

统计学论文(数据分析)

进出口贸易总额对我国GDP增长贡献度的分析 一、分析题目：改革开放以来，我国经济取得巨大发展，国内生产总值从1978年的3624.1亿元增长到2012年的518942.1亿元，增长数度始终保持在7%以上。同时，进出口规模也在迅速扩大。2012年，我国进出口总额达到3.8万亿美元，位居全球第一，大约是1978年的186倍，年均增长10%左右，有鉴于此，我们不禁要问对外贸易与我国的GDP有何关系？下面这篇论文就进出口总额对我国GDP增长的贡献度作简要探讨。 【关键词】国内生产总值（GDP）进出口总额 二、分析过程 （一）、基本概况 在国民经济统计中，国内生产总值的核算包含了进出口一项。这说明国内生产总值的增长与进出口水平的提高是分不开的。为了考察这一问题，我们从2013年统计年鉴中抽选国内生产总值、进出口贸易总额的相关数据，构成了本次考察的36组样本指标： （二）、模型设定 1、我们将GDP作为被解释变量，用Y表示。对外贸易额作为解释变量，用X表示。 2、数据性质的选择是：时间序列数据。 3、模型设定为：Y=c+bX+u。

https://www.sodocs.net/doc/6b14833441.html,/tjsj/ndsj/（国家统计局网） （四）、参数估计：我们用Eviews做回归分析。 假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS（最小二乘估计）法估计其参数。具体操作：用EViews 软件，估计结果为： 表2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/13 Time: 21:43 Sample: 1978 2013 t Adjusted R-squared 0.862295 S.D. dependent var 84346.30 S.E. of regression 31299.78 Akaike info criterion 23.70358 Sum squared resid 8.82E+09 Schwarz criterion 23.77592 Log likelihood -128.3697 F-statistic 63.61887 得模型估计的结果近似如下： Y = 41303.50914 + 1.428362155×X （五）、检验及修正： 1.经济意义检验： 从模型估计结果的一元线性回归可看出，GDP与进出口总额成简单的正相关关系，X的系数为正，与实际经济意义相符。 2.统计推断检验： 从回归结果看：（1）R-squared=0.876065 ，Adjusted R-squared=0.862295，模型拟合优度较好。（2）t-Statistic=7.976144且P<0.05，所以X的系数b显著，表明进出口总额对GDP有显著影响。（3）F-statistic=63.61887且P<0.05，所以方程线性关系显著，说明方程总体显著。 所以最后得出的模型为： Y = 41303.50914 + 1.428362155×X 其经济意义是：GDP与进出口总额成正相关关系，表明进出口总额X每增加1元，GDP总额Y 平均增加1.428362155元。 三、结论： （1）理论分析：在经济意义中，外贸进出口总额的增长促进国家GDP的增长，外贸进出口总额与GDP是一种正相关的关系。且由以上对进出口总额与GDP关系的分析，可知进出口总额与GDP 之间存在定量的正相关关系，因此，增加进出口总额对于我国GDP的增长是有重要意义的。在1978—2012年期间，我国在贸易方面不断对外开放的同时，我国外贸进出口总额不断逐年增长，在外贸进出口总额的影响下，我国GDP也呈现逐年增长的趋势。可见，外贸进出口的不断发展促进了

统计学--从概念到数据分析

简介 本书主要介绍了概率基础、统计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容，同时介绍了决策树、神经网络和随机森林等组合方法以及如何用R、SPSS、SAS等软件来实现相应的计算目标。 本书着重直观讨论，尽量少用公式，避免数学推导，强调统计学的基本内容及应用，使读者能够完整、准确地理解统计学的概念，学会利用统计软件进行数据分析。 本书主要是为非统计学专业的学生和读者编写，读者不需要任何概率统计基础知识。 目录 第一章引言 §1.1 什么是科学方法？ §1.2 统计是什么？ §1.3 学习统计需要的基础知识和技能 §1.4 习题 第二章变量和数据 §2.1 数据和变量概述 §2.2 概率和随机变量 §2.3 数据的收集 §2.4 个体、总体、样本和抽样 §2.5 附录 §2.6 习题 第三章描述统计学方法 §3.1 制表方法 §3.2 图描述方法 §3.3 用少量汇总数字的描述方法 §3.4 软件的使用 §3.5 习题 第四章变量的分布 §4.1 和定量变量有关的事件 §4.2 变量的分布 §4.3 离散型变量的分布 4.3.1 二项分布 4.3.2 多项分布 4.3.3 超几何分布 4.3.4 Poisson分布 §4.4 连续型变量的分布 4.4.1 正态分布 4.4.2 总体分位数和尾概率 4.4.3 x2分布 4.4.4 t分布 4.4.5 F分布 4.4.6 均匀分布 §4.5 用小概率事件进行判断 §4.6 抽样分布和中心极限定理 4.6.1样本函数的分布

4.6.2样本均值的性质和中心极限定理 §4.7 变换非正态数据，使其更加接近于正态假定 §4.8 统计量的一些常用函数 §4.9 软件的使用 §4.10 习题 第五章简单统计推断：对总体参数的估计 §5.1 点估计 §5.2 区间估计 5.2.1 正态分布总体均值μ的区间估计 5.2.2 两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计 5.2.3 配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的区间估计 5.2.4 总体比例(Bernoulli试验成功概率)p的区间估计 5.2.5 总体比例(Bernoulli试验成功概率)之差p1-p2的区间估计 §5.3 软件的使用 §5.4 习题 第六章简单统计推断：总体参数的假设检验 §6.1 假设检验的过程和逻辑 §6.2 正态总体均值的检验 6.2.1 对一个正态总体均值μ的t检验 6.2.2 对两个正态总体均值之差μ1-μ2的t检验 6.2.3 配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的t检验 §6.3 总体比例(Bernoulli试验成功概率)的检验 6.3.1 一个总体比例p的检验 6.3.2 两个总体比例之差p1-p2的检验 §6.4 关于中位数的非参数检验 6.4.1 非参数检验简介 6.4.2 单样本的关于总体中位数(或总体α分位数)的符号检验 6.4.3 单样本的关于对称总体中位数(总体均值)的Wilcoxon符号秩检验6.4.4 两独立样本的比较总体中位数的Wilcoxon秩和检验 §6.5 软件的使用 §6.6 习题 第七章变量之间的关系 §7.1 定性变量之间的相关 7.1.1 列联表 7.1.2 两个定性变量相关性的x2检验 §7.2 定量变量之间的相关 7.2.1 定量变量之间关系的描述 7.2.2 定量变量之间相关的概念 7.2.3 Pearson线性相关系数及相关的检验 7.2.4 Kendallτ相关系数 7.2.5 Spearman秩相关系数 §7.3 软件的使用 §7.4 习题 第八章经典回归和分类