統計學課程設計經典報告(存儲版)

　　

【正文】 注：外環為樣本三，內環為樣本二由上圖可以看出：樣本二（男生）和樣本三（女生）在電腦使用時間上中，1~3小時所占頻數比例最高。我們進一步分析月生活費的平均水平，得出結果如下（表14）：表14 大四平均電腦價格的置信區間的構造表組中值頻數抽樣平均誤差3000元以下25001置信水平3000～4000元35002自由度84000~5000元45004t值5000~6000元55001置信下限6000~7000元65001置信上限7000元以上75000樣本均值樣本標準差從上述分析可知：我們有95%~。我們進一步分析電腦價格的平均水平，得出結果如下（表6）： 表6 樣本三（女生）平均電腦價格置信區間的構造表月生活費水平/元頻數統計組中值3000元以下12500樣本數據個數253000~400053500樣本標準差4000~5000124500樣本均值45405000~600065500置信水平95%6000~700016500自由度247000元以上07500t值抽樣平均誤差置信下限置信上限從上述分析可知：我們有95%~。第二部分 社會調查報告調查報告一、問卷設計設計的問卷如下：大學生購買電腦情況的調查問卷同學：您好，請配合我們完成以下調查問卷，請在符合您的實際情況的選項下畫“√”Q1． 您的性別： Q2． 您的年級： Q3． 您的電腦價格在： ～4000元 ～5000元 ～6000元 ～7000元F．7000元以上Q4． 您的電腦費用的來源是： （請注明）Q5. 您每天使用電腦的時間是： ~3小時 ~5小時 非常感謝您的合作！二、數據整理為了便于用計算機進行數據處理，我們用數字代碼來表示問卷信息，為了便于統一，對于問卷答案“A”、“B”、“C”、“D”、“E”、“F”，我們分別用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”表示（答案缺省項為空項），例如：我們用“1”表示男性，用“2”表示女性；各個年級也分別用“1”、“2”、“3”、“4”來表示。九、多元線性回歸練習題一家電氣銷售公司的管理人員認為，每月的銷售額是廣告費用的函數，并想通過廣告費用對月銷售額作出估計。方差分析　dfSSMSFSignificance F回歸分析11098833410988334殘差181373165總計1912361500　　　從上面的Significance F,可知方程的顯著性較高　Coefficients標準誤差t StatPvalueLower 95%Upper 95%InterceptX Variable 1從上面的數據可知，回歸方程為：=，預測2001年的支出=*=。八、時間序列分析練習題題目：1981年～2000年我國財政用于文教、科技、。　列 1列 2列 11列 21，即這兩個變量為正線性相關。因為F=，檢驗統計量落在拒絕域中，所以拒絕原假設，所以證明三個企業生產的電池的平均壽命有顯著性差異。、由于總體標準差未知，用樣本標準差代替，相應的檢驗統計量是t統計量?？傻玫较卤砑矗河嫈淀?手機類型q4手機類型q4性別q112345　總計12233526021692114671593190總計33791231195　359第二、通過插入圖表可以得出下圖，用來比較不同性別的人群使用手機類型的情況。產品銷售量的的分組（臺）頻數（fi）(臺)頻率（fi/∑fi）140以下00140~1509150~16016160~17023170~18030180~19022190~20018200~21012210~2207220~2307230以上64在插入中選擇圖表，進而選擇簇狀柱形圖，生成下圖。（1）計算該百貨公司日銷售額的均值、中位數、眾數；（2）計算日銷售額的標準差。以置信度為90%的為例列1平均標準誤差中位數眾數標準差方差置信度(%)得出關鍵的兩個結果，平均值與標準誤差，并且通過查閱正態分布函數的數值表，根據公式，得出在置信度為90%時，置信上限為=+*=置信下限=*=根據這個方法，可以得出置信度為95%的置信上限為=+*=置信下限=*=置信度為99%時的置信上限為=+*=置信下限=*=因此置信度為90%的置信區間為（，）置信度為95%的置信區間為（，）置信度為99%的置信區間為（，））二、分布特征分析第一題： 某百貨公司6月份各天的銷售額數據（單位：萬元） 。如下表所示接收頻率1400150916016170231803019022200182101222072307其他6 這樣我們可以得出產品銷售量的頻數分布表。第一、先將性別和手機類型單獨復制到一個工作表中，同時選中這兩組，在數據工具欄中選擇子菜單數據透視表格和數據透視圖。 在顯著性水平a=？ 下面對此題進行分析：第一步：H0: u=, H1:u≠第二步：構造檢驗統計量，計算檢驗統計量的觀測值。根據給定的顯著水平α=，（2，12）=。下面對此題進行分析：第一步：先對兩個變量之間的線性相關程度進行分析。直接帶入回歸方程，即預測其人均消費水平為：0. 691971456*25000+=。分析過程如下所示：用數據分析中的回歸功能，得到回歸統計Multiple RR SquareAdjusted R Square標準誤差觀測值20從上面的R Square，得到方程的擬合程度較高?！oefficients標準誤差t StatPvalueInterceptX Variable 1通過上面的數據，我們可以得到回歸方程為=預測2001年的支出為：X=21，=*=。檢驗回歸方程的線性關系的顯著性：方差分析　dfSSMSFSignificance F回歸分析2殘差5總計7　　　從上面的Significance F，可以判斷方程整體較為顯著。3．對樣本三的分析 由整理后輸入計算機的數據，繪制出樣本三電腦價格水平的頻數分布表（表5）和直方圖（圖3），結果如下：表5 樣本三電腦價格水平的頻數分布表電腦價格水平接收頻數頻率/ %13000元以下114%23000元~4000元2520%34000元～5000元31248%45000元~6000元4624%56000元~7000元514%67000元以上600%合計25%由上圖可以看出：樣本三（即女生抽樣全體）電腦價格水平4000元~5000元所占頻數最高。（4）對大四平均電腦價格水平的分析由整理后輸入計算機的數據，繪制出大四電腦價格水平的頻數分布表（表13）和直方圖（圖7），結果如下：表13 大四電腦價格水平的頻數分布表電腦價格接收頻數頻率 / %13000元以下11%23000 ~4000元2