统计学实验报告
统计学实验报告
姓名：***
专业：会计
班级：1104  班
学号：********
矮冬瓜打一字统计实验一
描述数据的图表方法
（一）实验目的
培养处理数据的基本能力。通过软件辅助，将数据转化为直观的统计表和生动形象的统计图。
（二）实验要求
1.熟练掌握excel 2003的统计制表功能；
2.熟练掌握excel 2003 的统计制图功能；
3.掌握各种统计图，表的功能，并能准确的根据不同对象的特点加以应用。
（三）实验内容
本次实验的内容包括制作分类数据的图表，以及数值数据的图表。分类数据的图表制作又包括汇总表的制作，柱状图（或条形图）的制作，饼图（或圆环图）的制作；而数值数据的图表制作又包括频数频率表，直方图，折线图，以及散点图的制作。
汇总表的制作过程：a，首先搜集到某现象的情况数据，稍作整理。b，将搜集到的数据录入到excel工作表中；c，选中数字区域，右击鼠标，设置数字的属性为百分比，小数位数为零；d，利用求和公式sum()算出一个变量值的比重，然后将鼠标放到单元格右下角变成黑的十字形式，单击鼠标左键向下拖动，就能得到百分比结果。
柱状图的制作过程：a，首先搜集到某现象的数据情况，稍作整理；b，将搜集到的数据录入到excel表格中；c，选中要研究的数据区域，使用插入-图表菜单，打开“图表向导”对话框，在图表类型中选中“柱状图”，默认子图表类型不变，点击“下一步”按钮进入图表向导步骤二；在图表向导步骤二中，在数据区域卡片下，数据区域的内容默认不变，“系列产生在”选中“列”单选框。系列卡片下的设置默认不
变。点击“下一步”按钮进入图表向导步骤三；在图表向导步骤三中设置标题、坐标轴、网格线、图例、数据标志、数据表等卡片的内容。若设置完点击“下一步”按钮进入图表向导步骤四；在图表向导步骤四设置图表的位置，在这里，我们选择作为其中对象插入，就能使得图表显示在同一工作表中，点击“完成”按钮，得到图表结果。
饼图的制作过程：饼图的制作过程基本同柱状图的一致，只是在使用插入-菜单，打开“图表向导”对话框，在图表类型中选中“饼图”，点击“下一步”按钮进入图表向导，过程与上面一样。
频数频率表的制作过程：excel表格提供了两种获取该图表的方法：一是使用frequency函数，二是使用直方图分析工具扩展函数，我们介绍第一种方法。a，搜集数据；b，将数据录入到excel表格中，然后在相应的表格中根据自己想要的组距组限输入有关数字；c，激活另外的空表格，点击函数调用卡片打开“插入函
数”对话框，从选择类别对话框中选中“统计”，在选择函数框中选择frequency 函数；d，点击“插入函数”对话框确定按钮进入“函数参数”对话框。Data_array 点击右侧箭头，选中所有的原数据，bin_array点击右侧箭头，选中步骤b中刚输入的数据。e，使用组合键“ctrl+shift+enter”，得到频数返回结果。为了直观，可以对结果进行修饰，加入分组标志及其值，再加入频数的具体名称，并且计算频率。
直方图的制作：a，搜集到需要的数据，加以简单整理；b，将数据录入到表格中，相应的在邻列表格清明节的手抄报内容怎么写
内输入根据自己想要组距组限输入相关数字；c，使用“工具-数据”菜单，打开“数据分析”对话框，选择“直方图”，点击确定按钮，进入“直方图”分析工具对话框。输入区域点击右侧箭头选择所有原数据，接收区域点击右侧箭头选择第二次输入的所有数据，输入区域不包含指标值，所以不选择标志复选框，输出选项可以有输出区域，新工作表，新工作簿三个可供选择，这里我们选中输出区域，点击右侧箭头选择一个右侧和下侧没有数据的单元格，选中“图标输出”复选框；d，单击确定按钮，得到直方图的分析工具的扩展函数的返回按钮，为了直观起见，还可以对结果进行修饰。
折线图的制作：a，搜集数据，简单整理;b，将数据录入到表格中；c，用前面的频数频率表或者直方图的方法获取相应的图表；选中原有的所有数据，调用图表向导，完成四个步骤的设置，最终的到折线图。
散点图的制作与折线图的制作大同小异，只是使用“图表向导”的时候，选择“散点图”按照四个步骤依次进行，便可得到想要的散点图。
（四）实验总结
通过此次实验我了解了使用excel表格去描述数据的图表方法。可以自己选择不同的图形去表示相应的数据。大大提高了工作的效率和进度。如果是手工制图的话，既浪费了时间又得到的图表不如电脑的标准。这一点是我体会到，只有运用先进的，有效地工具的辅助才能使工作变得快捷简便。
在此次的学习之中一是使我对excl制图的方法更加的熟悉掌握。二是使我明白首先，不同的表格数据应该选择不同的制图方法。依据自己的需要去选择圆饼图，条形图或k行图等。其次，便是只能掌握一些基础的统计的技巧，才能在今后的统计汇总工作打下更好的基础。
统计实验二
数值型描述度量
（一）实验目的
应用统计软件，描述统计数据的集中趋势，离散程度，分布偏态以及峰度等分布特征。
（二）实验要求
1，熟练掌握excel2003中描述统计指标对应的函数，包括算数平均数，调和平均数，几何平均数，众数，中位数，标准差，方差，偏度，峰度等；
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2，熟练掌握excel2003“描述统计”工具进行描述统计，注意其结果解释；      3，注意比较函数方法和“描述统计”工具所得结果。
（三）实验内容
本次实验主要涉及到集中趋势度量，离散程度度量，形状分布，“描述统计”分析工具扩展函数。其中，集中趋势度量包括均值（算数平均数，几何平均数，调和平均数），中位数，众数；离散程度度量包括极差，方差和标准差，变异系数；另外，还有我们理论统计学中很少涉及到的“描述统计”分析工具扩展函数包括内容有观测数，第k大值和第k小值，标准误差，平均数置信度，形状分布等。详细过程如下：
算数平均数的运算：算数平均数涉及到的函数为average()，能够计算所有的参数的均值。算数平均数又分为简单算数平均数，和加权算数平均数都是用同一个函数，只是输入的数值不一样。简单算数平均数因为所有的数据的权数都是一样的，因而它的结果将极大的受到极端值的影响。当异常值出现时，应避免使用简单算数平均数；还有就是加权算数平均数，因为excel没有提供专门的加权算数平均数的内置函数，可以依据数据特征，使用表格和其他函数共同处理来得到加权算数平均数的结果。
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几何平均数的算法：几何平均数要用到的函数为geomean()，几何平均数一般用于度量时间变量的改变比例。运算时，只需要将要算的数依次记到函数括号内，数与数之间用逗号隔开，回车即可得到结果。需要强调的是函数前要加“=”，这样才会有效。
调和平均数的运算：调和平均数用到的函数为harmean()，调和平均数实际
上是算术平均数的变形，两者本质上是一样的。具体的说是调和平均数与倒数的算术平均数互为倒数。
调和平均数总小于几何平均数，而几何平均值总小于算术平均值。运算时，只需要将要准备运算的数据计入到函数括号内，数据与数据之间要用逗号隔开，会车即可。
中位数的算法：中位数从字面上的理解就是位于中间的数，其实也差不多。详细的说，就是将数据从小到大依次排列好，位于中间位置的数值。数据的一半小于或等于中位数，另一半大于或等于中位数。中位数不受极端值的影响，可以在数据有极端值的时候使用中位数代表集中趋势。Excel表格中用median()函数来计算中位数。算法同上述的一样，只需要将你需要运算的数据依次输入到括号内，数据与数据之间要用逗号隔开，回车即可。
众数的确定：众数就是在数据中出现平率最高的数值。和中位数一样，众数不会受极端值的影响，可以在有极端值的时候代表数据的集中趋势。函数用mode()来运算。算法与上面一样。需要注意的是，数据中有时候没有众数或者有几个众数，此时就不能使用众数来代表集中趋势了。
离散程度度量：
极差的算法：极差也叫全距，是最简单的离散程度度量形式，它等于数据中的最大值减去最小值。但极差不能精确的表示最大值和最小值之间的数据分布，当有极端值的时候，不能使用极差。表格中使用的是max()和min()函数组合来计算极差，因为max()函数能够计算出数据中的最大值，min()函数能够计算出数据中的最小值。最大值与最小值之间的差就是极差。
方差的算法：极差不能表示数据如何分布及分布的趋向。方差是真正考虑到所有数据值在平均值（集中趋势）周围分布的离散程度的方式。方差依据处理数据对象的不同，分为总体方差、样本方差。在方差的计算方法上，如果作为除数的数据个数的反应量为“数据个数”，则所计算的量为总体方差，如果作为除数的数据个数的反应量为“数据个数-1”，则所计算的量为样本方差。计算总体的方差用的函数为VARP()，估算样本的方差是用的是VAR()函数，运算方式同上面一样。
标准差的算法：标准差只是方差平方根，所以标准差也要根据所计算对象的不同分为总体标准差和估算样本标准差，计算总体的标准差用到的函数为STDEVP()，二估算样本用到的函数为STDEV()，具体的算法同上面一样。
回回收站删除的文件变异系数的算法：
中国汉字的历史变异系数也称离散系数或者标准差系数，它是一组数据的标准差与其相应的均值之比，是测度数据离散程度的相对指标，一般以百分比形式比形式表现。变异系数主要用于对不同组别数据的离散程度进行比较，变异系数大的说明该组数据离散程度相对较大，变异系数小的说明该组数据的离散程度相对较小。
形状分布：描述形状分布的统计学术语有偏度系数以及峰度系数，偏度系数反应以平均值为中心的分布的不对称度，正不对称度表示不对称的边的分布更趋向正值，负不对称度表示不对称边的分布更趋
向负值。使用的函数为SKEW（），峰度系数反应与正态分布相比时某一部分的尖锐程度或平坦程度，正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。使用的函数为KURT()，具体使用同上面一样。
(四)实验总结：
在上一个实验中，我们学习了如何用图形来显示数据的分布。在这一次实验我们学习了如何通过数值去描述数据的集中趋势，离散程度和形状分布。通过图像我们是直观的看见了数据的分布情况，而通过计算的数值我们可以更加精准的对数

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