经济与管理学院
福建农林大学旅游学院
实验报告
课程名称： 统 计 学 专业班级：学 号： 学生姓名: 指导教师： 成 绩:
2008年 12月 1日
EXCEL的数据整理与显示
一、实验目的及要求：
(一)目的
1.了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法； 2.熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作及命令； 3.熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
1．为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。调查结果见book3.01。要求：
（1）用Excel制作一张频数分布表；
（2）绘制一张条形图（柱状图），反映评价等级的分布。
2．为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果见book3.04。
（1）利用计算机对上面的数据进行排序；
（2）进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制直方图。
3．甲乙两个班各有40名学生，期末统计学考试成绩的分布如下表：
成绩 优
良 中 及格 不及格
画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似
人数 甲班 3 6 18 9 4
乙班 6 15 9 8 2
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
统计中数据整理与显示的相关理论。
四、实验方法与步骤
1 第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【直方图】命令并选择【确定】。 第3步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为B2：B101）
在【接收区域】输入代码区域（本题为C2:C6） 在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为G4） 选择【图表输出】 选择【确定】。
2（1）第1步：单击【数据】下拉菜单，并选择【排序】 第2步：在【排序】对话框中选择【降序】并选择【确定】 （2）第1步：确定组数。本题由于数目较多可分为10组。
第2步：确定各组的组距。组距=(749-651)/10=9.8 组距可取10
第3步：根据分组整理成频数分布表。按第一题的步骤可制成直方图，只是需在接受区域方框内输入各组的上限值659，669，679，689„749，759。
第4步：在频数分布表中将659改为650～660，669改为660～670，„739改为730～740，749改为740～750。
3（1）第1步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【雷达图】并选择【确定】。
第2步：在输入区域中输入（B4：D10），并选择系列产生在【列】——单击【下一步】——单击【完成】
第3步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第4步：在【数据分析】对话框中选择【F-检验 双样本方差分析】命令并选择【确定】。
第5步：在【变量1的区域】中输入甲班数据区域（本题为C6：C10）
在【变量2的区域】中输入乙班数据区域（本题为D6: D10） 在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为D21）
五、实验结果与数据处理 1 家电行业服务质量的等级频数分布表
2
灯泡的使用寿命频数分布
3
甲班乙班成绩分布雷达图
关于甲班与乙班的F-检验 双样本方差分析
关于甲班与乙班的F-检验 双样本方差分析
两个班考试成绩的分布不相似
六、讨论与结论
1．在做第一道时应注意：对顺序型数据分析，要以数字代码分别代替其中的文字，不然会出现“非数值型数据不能处理”的错误。再用统计函数求出相应的频数。
2.在做第二题时应注意：进行等距分组时应先确定组数，一般不应少于5组且不多于15组。本体可定为10组，确定组数之后可根据组距=（最大值-最小值）/组数确定组距。 3.在做第三题时应注意：制作雷达图时应将应将整个表格输入数据区域而不仅仅是数据部分。可用F-检验 双样本方差分析来检验两个班级考试成绩分布是否相似。
实验二：EXCEL的数据特征描述、列联分析、多元回归分析
一、实验目的及要求：
(一)目的
熟悉EXCEL用于数据描述统计、列联分析、多元回归的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
要求综合运用统计学中的描述统计、列联分析方法、多元回归分析法与计量经济学等的相关知识，对某家房地产评估公司在广告前后市场占有率的变化进行判断，并对某城市的房地产销售价格进行描述统计，同时，根据某城市的房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用面积(x3)建立一个模型，以便对销售价格作出合理预测。数据见book12.03。
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
统计数据集中趋势、离中趋势、形状测度以及列联分析与多元回归分析的相关理论。
四、实验方法与步骤
1 检验广告战前后各公司的市场占有率是否发生了变化 第1步：将观察值输入一列，将期望值输入一列。 第2步：选择【插入】下拉菜单。 第3步：选择【函数】选项
第4步：在【函数】分类中选统计在函数名中选“CHITEST”，点击【确定】 第5步：在对话框【Actual_range】中输入观察数据区域，本例中为（B13:B15）
在对话框【Expected_range】中输入期望值数据区域，本例中为（D13:D15）
得到P值为1.306E-13。由于P
2 对某城市的房地产销售价格进行描述统计
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【描述统计】命令并选择【确定】。
第3步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为B3：B22）在【输出区域】中输入数据区域（本题为J1）单击【确定】
3 根据某城市的房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用
面积(x3)建立一个模型。
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。
第3步：在【Y值输入区域】中输入数据区域（本题为B3：B22）在【X值输入区域】中输入数据区域（本题为C3：E22）在【输出区域】中输入数据区域（本题为A44） 单击【确定】
第4步：根据回归分析的结果，得到房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用面积(x3)的多元线性回归方程为
ˆ = 148.70+0.81* x1+0.82* x2+0.13*x3 y
五、实验结果与数据处理 1
各公司市场占有率P值计算表
P=1.306E-13 P
得到P值为1.306E-13。由于P
2
关于销售价格的描述统计
3
关于销售价格的回归分析
求得房地产销售价格多元线性回归方程为：
ˆ = 148.70+0.81* x1+0.82* x2+0.13*x3 y
六、讨论与结论
1 第一题更简便的方法是，由第二步从界面直接选“fx”
2进行描述统计时，不能输入非数值区域，并将表的标题改为销售价格
3在第三题中输入更复杂的指数，可以在“插入”中选“对象”，然后选择“公式编辑器”成功输入y。填实验结果时，可以将EXCEL中多元回归的实验结果进行截图以满足word中的界面要求。
ˆ
实验三：时间序列分析
一、实验目的及要求：
(一)目的
掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13.07）的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。
四、实验方法与步骤
1.（1）利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图
第1步：计算移动平均值，因为是季度数据采用四项移动平均，并将其结果进行中心化处理也就是将移动平均的结果再进行一次2项的移动平均即得出中心化移动平均值（CMA）。 第2步：计算移动平均的比值即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度平均值。
第3步：季度指数调整。由于第二步计算的季节比率的平均值不等于1，需要进行调整，将第二步计算的每个季度比率的平均值除以它们的总平均值 （2）绘制季节变动图
第1步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第2步：在数据区域中输入（A60：E60），并选择系列产生在【行】——单击【下一步】——单击【完成】。
2 .（1）计算季节分离后的时间序列。即将销售额除以相应的季节指数就可得出。 （2）用一元线性模型来预测各期的趋势值
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。
第3步：在【Y值输入区域】中输入数据区域（本题为E4：E43）在【X值输入区域】中输入数据区域（本题为B4:B43）在【输出区域】中输入数据区域（本题为A50） 单击【确定】
第4步：根据回归分析的结果，得到季节分离后的时间序列(y)与时间标号(x)一元线性回归方程为：
ˆ = 2043.39+163.70*x y
ˆ = 2043.39+163.70*x，可以（3）根据分离季节性因素的序列确定的线性趋势方程y
得到1991到2000年各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最后的预测值
3. 用一张折线图图显示各期实际销售额、季节分离后的销售额、季节分离后的趋势的对比情况。
第1步：从原表格中选取年/季度，销售额，季节分离后的时间序列，季节分离后的趋势四组数据并粘贴建立一个新的表格。
第2步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第3步：在数据区域中输入（A74：D114），并在系列中删除年/季度，选择系列产生在【列】，在分类X轴标志输入年/季度的数据区域（本题为A75：A114），单击【下一步】单击【完成】。
4. 预测2001年各季度的销售额,并绘制销售额的预测图
第1步：从原表格中选取年/季度，销售额，最终预测值三组数据并粘贴建立一个新的表格，为表一。
ˆ = 2043.39+163.70*x，第2步：根据分离季节性因素的序列确定的线性趋势方程y
可以得到2001年各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最终预测值。并绘制2001年各季度销售额预测值表格。将求得的最终预测值加入到表一中。
第3步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第4步：在数据区域中输入（A118：C162），并在系列中删除年/季度，选择系列产生在【列】，在分类X轴标志输入年/季度的数据区域（本题为A118：A162），单击【下一步】单击【完成】。
五、实验结果与数据处理
1
销售额的季节变动图
2 销售额的预测值
根据回归分析的结果，得到季节分离后的时间序列(y)与时间标号(x)一元线性回归方程为：
ˆ = 2043.39+163.70*x y
3 季节分离后销售量及其趋势折线图
4
销售量的预测值折线图
六、讨论与结论
1 第一道题：季节指数是以其平均数等于100%为条件构成的，应注意当季节比率的平均值不等于1，需要进行调整，即将每个季度比率的平均值除以它们的总平均值，从而使季节比率的平均值等于1。
2 将实际销售量除以相应的季节指数后得到季节分离后的序列从季节分离后的序列可以看出销售量具有明显的线性趋势，因此，可以用一元线性模型来预测各季度的销售量 3 将回归趋势值乘以季节指数后才是最终的预测值，即回归趋势值是不含季节性因素的预测值。
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实验报告
课程名称： 统 计 学 专业班级：学 号： 学生姓名: 指导教师： 成 绩:
2008年 12月 1日
EXCEL的数据整理与显示
一、实验目的及要求：
(一)目的
1.了解EXCEL的基本命令与操作、熟悉EXCEL数据输入、输出与编辑方法； 2.熟悉EXCEL用于预处理的基本菜单操作及命令； 3.熟悉EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
1．为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。调查结果见book3.01。要求：
（1）用Excel制作一张频数分布表；
（2）绘制一张条形图（柱状图），反映评价等级的分布。
2．为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果见book3.04。
（1）利用计算机对上面的数据进行排序；
（2）进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制直方图。
3．甲乙两个班各有40名学生，期末统计学考试成绩的分布如下表：
成绩 优
良 中 及格 不及格
画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似
人数 甲班 3 6 18 9 4
乙班 6 15 9 8 2
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
统计中数据整理与显示的相关理论。
四、实验方法与步骤
1 第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【直方图】命令并选择【确定】。 第3步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为B2：B101）
在【接收区域】输入代码区域（本题为C2:C6） 在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为G4） 选择【图表输出】 选择【确定】。
2（1）第1步：单击【数据】下拉菜单，并选择【排序】 第2步：在【排序】对话框中选择【降序】并选择【确定】 （2）第1步：确定组数。本题由于数目较多可分为10组。
第2步：确定各组的组距。组距=(749-651)/10=9.8 组距可取10
第3步：根据分组整理成频数分布表。按第一题的步骤可制成直方图，只是需在接受区域方框内输入各组的上限值659，669，679，689„749，759。
第4步：在频数分布表中将659改为650～660，669改为660～670，„739改为730～740，749改为740～750。
3（1）第1步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【雷达图】并选择【确定】。
第2步：在输入区域中输入（B4：D10），并选择系列产生在【列】——单击【下一步】——单击【完成】
第3步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第4步：在【数据分析】对话框中选择【F-检验 双样本方差分析】命令并选择【确定】。
第5步：在【变量1的区域】中输入甲班数据区域（本题为C6：C10）
在【变量2的区域】中输入乙班数据区域（本题为D6: D10） 在【输出区域】输入结果输出的区域（本题为D21）
五、实验结果与数据处理 1 家电行业服务质量的等级频数分布表
2
灯泡的使用寿命频数分布
3
甲班乙班成绩分布雷达图
关于甲班与乙班的F-检验 双样本方差分析
关于甲班与乙班的F-检验 双样本方差分析
两个班考试成绩的分布不相似
六、讨论与结论
1．在做第一道时应注意：对顺序型数据分析，要以数字代码分别代替其中的文字，不然会出现“非数值型数据不能处理”的错误。再用统计函数求出相应的频数。
2.在做第二题时应注意：进行等距分组时应先确定组数，一般不应少于5组且不多于15组。本体可定为10组，确定组数之后可根据组距=（最大值-最小值）/组数确定组距。 3.在做第三题时应注意：制作雷达图时应将应将整个表格输入数据区域而不仅仅是数据部分。可用F-检验 双样本方差分析来检验两个班级考试成绩分布是否相似。
实验二：EXCEL的数据特征描述、列联分析、多元回归分析
一、实验目的及要求：
(一)目的
熟悉EXCEL用于数据描述统计、列联分析、多元回归的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
要求综合运用统计学中的描述统计、列联分析方法、多元回归分析法与计量经济学等的相关知识，对某家房地产评估公司在广告前后市场占有率的变化进行判断，并对某城市的房地产销售价格进行描述统计，同时，根据某城市的房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用面积(x3)建立一个模型，以便对销售价格作出合理预测。数据见book12.03。
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
统计数据集中趋势、离中趋势、形状测度以及列联分析与多元回归分析的相关理论。
四、实验方法与步骤
1 检验广告战前后各公司的市场占有率是否发生了变化 第1步：将观察值输入一列，将期望值输入一列。 第2步：选择【插入】下拉菜单。 第3步：选择【函数】选项
第4步：在【函数】分类中选统计在函数名中选“CHITEST”，点击【确定】 第5步：在对话框【Actual_range】中输入观察数据区域，本例中为（B13:B15）
在对话框【Expected_range】中输入期望值数据区域，本例中为（D13:D15）
得到P值为1.306E-13。由于P
2 对某城市的房地产销售价格进行描述统计
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【描述统计】命令并选择【确定】。
第3步：在【输入区域】中输入数据区域（本题为B3：B22）在【输出区域】中输入数据区域（本题为J1）单击【确定】
3 根据某城市的房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用
面积(x3)建立一个模型。
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。
第3步：在【Y值输入区域】中输入数据区域（本题为B3：B22）在【X值输入区域】中输入数据区域（本题为C3：E22）在【输出区域】中输入数据区域（本题为A44） 单击【确定】
第4步：根据回归分析的结果，得到房地产销售价格(y1)与地产的评估价值(x1)、房产的评估价值(x2)和使用面积(x3)的多元线性回归方程为
ˆ = 148.70+0.81* x1+0.82* x2+0.13*x3 y
五、实验结果与数据处理 1
各公司市场占有率P值计算表
P=1.306E-13 P
得到P值为1.306E-13。由于P
2
关于销售价格的描述统计
3
关于销售价格的回归分析
求得房地产销售价格多元线性回归方程为：
ˆ = 148.70+0.81* x1+0.82* x2+0.13*x3 y
六、讨论与结论
1 第一题更简便的方法是，由第二步从界面直接选“fx”
2进行描述统计时，不能输入非数值区域，并将表的标题改为销售价格
3在第三题中输入更复杂的指数，可以在“插入”中选“对象”，然后选择“公式编辑器”成功输入y。填实验结果时，可以将EXCEL中多元回归的实验结果进行截图以满足word中的界面要求。
ˆ
实验三：时间序列分析
一、实验目的及要求：
(一)目的
掌握EXCEL用于移动平均、线性趋势分析的基本菜单操作及命令。 (二)内容及要求
综合运用统计学时间序列中的移动平均、季节指数运算、时间序列因素分解、图形展示等知识，并结合经济学等方面的知识，对一家大型百货公司最近几年各季度的销售额数据（见Book13.07）的构成要素进行分解，并作出图形进行分析。
二、仪器用具
硬件：计算机（安装Windows98 、Windows2000 或Windows XP或以上） 软件：EXCEL
三、实验原理
时间序列分析中的移动平均分析原理、季节指数原理等。
四、实验方法与步骤
1.（1）利用移动平均剔除法计算出季节指数，并绘制季节变动图
第1步：计算移动平均值，因为是季度数据采用四项移动平均，并将其结果进行中心化处理也就是将移动平均的结果再进行一次2项的移动平均即得出中心化移动平均值（CMA）。 第2步：计算移动平均的比值即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度平均值。
第3步：季度指数调整。由于第二步计算的季节比率的平均值不等于1，需要进行调整，将第二步计算的每个季度比率的平均值除以它们的总平均值 （2）绘制季节变动图
第1步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第2步：在数据区域中输入（A60：E60），并选择系列产生在【行】——单击【下一步】——单击【完成】。
2 .（1）计算季节分离后的时间序列。即将销售额除以相应的季节指数就可得出。 （2）用一元线性模型来预测各期的趋势值
第1步：单击【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】
第2步：在【数据分析】对话框中选择【回归】命令并选择【确定】。
第3步：在【Y值输入区域】中输入数据区域（本题为E4：E43）在【X值输入区域】中输入数据区域（本题为B4:B43）在【输出区域】中输入数据区域（本题为A50） 单击【确定】
第4步：根据回归分析的结果，得到季节分离后的时间序列(y)与时间标号(x)一元线性回归方程为：
ˆ = 2043.39+163.70*x y
ˆ = 2043.39+163.70*x，可以（3）根据分离季节性因素的序列确定的线性趋势方程y
得到1991到2000年各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最后的预测值
3. 用一张折线图图显示各期实际销售额、季节分离后的销售额、季节分离后的趋势的对比情况。
第1步：从原表格中选取年/季度，销售额，季节分离后的时间序列，季节分离后的趋势四组数据并粘贴建立一个新的表格。
第2步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第3步：在数据区域中输入（A74：D114），并在系列中删除年/季度，选择系列产生在【列】，在分类X轴标志输入年/季度的数据区域（本题为A75：A114），单击【下一步】单击【完成】。
4. 预测2001年各季度的销售额,并绘制销售额的预测图
第1步：从原表格中选取年/季度，销售额，最终预测值三组数据并粘贴建立一个新的表格，为表一。
ˆ = 2043.39+163.70*x，第2步：根据分离季节性因素的序列确定的线性趋势方程y
可以得到2001年各季度的预测值，将回归预测值乘以相应的季节指数，就得到最终预测值。并绘制2001年各季度销售额预测值表格。将求得的最终预测值加入到表一中。
第3步：单击工具栏上的【图表向导】，在其中选择【折线图】并选择【确定】。 第4步：在数据区域中输入（A118：C162），并在系列中删除年/季度，选择系列产生在【列】，在分类X轴标志输入年/季度的数据区域（本题为A118：A162），单击【下一步】单击【完成】。
五、实验结果与数据处理
1
销售额的季节变动图
2 销售额的预测值
根据回归分析的结果，得到季节分离后的时间序列(y)与时间标号(x)一元线性回归方程为：
ˆ = 2043.39+163.70*x y
3 季节分离后销售量及其趋势折线图
4
销售量的预测值折线图
六、讨论与结论
1 第一道题：季节指数是以其平均数等于100%为条件构成的，应注意当季节比率的平均值不等于1，需要进行调整，即将每个季度比率的平均值除以它们的总平均值，从而使季节比率的平均值等于1。
2 将实际销售量除以相应的季节指数后得到季节分离后的序列从季节分离后的序列可以看出销售量具有明显的线性趋势，因此，可以用一元线性模型来预测各季度的销售量 3 将回归趋势值乘以季节指数后才是最终的预测值，即回归趋势值是不含季节性因素的预测值。