陳首瑞統(tǒng)計學報告

統(tǒng)計學課程實驗報告專業(yè)： 工業(yè)工程 班級： 34060201 姓名： 陳首瑞 學號： 2013040602016 機電工程學院工業(yè)工程一、描述統(tǒng)計實驗3二、假設檢驗實驗4三、方差分析實驗5四、相關分析與回歸分析實驗6一、 描述統(tǒng)計實驗實驗日期：_3月25日_實驗目的：（1）掌握軟件的基本操作； （2）掌握 Frequencies、Descriptives、Means常用描述統(tǒng)計的基本內容、作用、方法；（3）熟悉軟件的結果輸出界面，掌握各輸出統(tǒng)計量的統(tǒng)計學含義。實驗過程及結果分析：1、定義變量，錄入你的姓名、學號、年齡、民族、政治面貌等數據2、參照指導書給出數據資料“edu.sav”中“教育概論”課（學號對應的“教育概況”分數改為100）的次數（頻數）分布表、帶曲線的直方圖。給出次數（頻數）分布表中各項的中文解釋，分析直方圖所反應的偏度及峰度。中文解釋：N Valid:有效樣本容量位30Missing：缺失值為0Mean：均值為82.03Median：中位數為82.00Mode：眾數為78Std.deviation：標準差為8.002Skewness：偏度系數為0.421Std.error of skewness：偏度系數的誤差為0.427Kurtosis:峰度系數為0.225Std.error of Kurtosis：峰度系數的誤差為0.833Minimum:最小值為66Maximum：100Percentiles:百分位Frequency：頻數Percent:各組頻數占總例數的百分比 Valid percent：各組頻數占總例數的有效百分比Cumlative percent：各組頻數占總例數的累計百分比直方圖的偏度和峰度：教育概況的偏度為0.4210，說明同正態(tài)分布相比為右偏，峰度系數為0.2250，說明為尖峰分布，表明數據分布的陡峭程度比正態(tài)分布大。3、根據數據資料：“6章_數據1.sav”，分析每天的看報時間（學號對應的“看報時間”時間改為100分鐘）大約有多少分鐘（Dependent List）、性別（Independent List），給出統(tǒng)計表中各項的中文解釋，給出所得出的結論。Included:Excluded:Total:男性每天平均看報時間為43.11，女性每天平均看報時間為38.11二、 假設檢驗實驗實驗日期：_4月1日_實驗目的：掌握假設檢驗的基本內容、原理、步驟，掌握詳細的軟件操作過程，熟悉軟件的結果輸出界面，掌握各輸出統(tǒng)計量的統(tǒng)計學含義。實驗過程及結果分析：1、簡述假設檢驗的步驟：1) 陳述原假設H0和備擇假設2) 從所研究的總體中抽出一個隨機樣本3) 確定一個適當的檢驗統(tǒng)計量，并利用樣本數據算出其具體數值4) 確定一個適當的顯著性水平（顯著性水平是指當原假設正確時人們卻將它拒絕的概率），并計算出其臨界值，指定拒絕域5) 將統(tǒng)計量的值與臨界值進行比較，做出決策6) 統(tǒng)計量的值落在拒絕域，拒絕H0，否則不拒絕H02、檢驗數據資料edu.sav中“教育概況”課程成績與預測的81分有否顯著差異（學號對應的“教育概況”分數改為100）？給出并分析統(tǒng)計表，給出統(tǒng)計表中各項的中文解釋；結果分析：Sig. (2-tailed)=0.6950.05 與預測的81分大致相當中文解釋：表一題目one-sample statistics 為 單樣本統(tǒng)計，與第一個實驗中的中文解釋相同。表二題目 one-sample test 為單樣本T檢驗過程 t：統(tǒng)計量為0.395df:自由度為29sig.:雙側差異性顯著的檢驗值為0.695mean difference：均值差值為0.53395% confidence interval of the difference:差分的95%置信區(qū)間Lower：下限Upper：上限 3、根據數據資料：6章_數據1.sav，分析男女每天的看報時間有否顯著差異（學號對應的“看報時間”時間改為100分鐘）？給出并分析統(tǒng)計表，給出統(tǒng)計表中各項的中文解釋。1) 方差相等檢驗：Sig=0.0490.05，拒絕方差相等的原假設2) 由上面結論，再看第一行的Sig. (2-tailed)=0.0450.05 基本滿足單因素方差分析時方差相等的假定要求；結果分析：Sig.=0.0510.05 兩種教學方法對兩個班的成績無顯著差異中文解釋：df：自由度，F：F分布值，Sig：F值的相伴概率（P值）3、 根據10章_數據1.sav（三組形聲字、反應時i、錯誤率i）（學號對應的錯誤率i改為15），考察不同類型字對漢字識別時間（迅速準確讀出該字時間）是否有影響。方差齊次檢驗：Sig.=0.009 0.05方差非齊次；四、 相關分析與回歸分析實驗實驗日期：_5月6日_實驗目的：掌握相關分析的基本內容、作用、方法，掌握詳細的軟件操作過程，熟悉軟件的結果輸出界面，掌握各輸出統(tǒng)計量的統(tǒng)計學含義。_實驗過程及結果分析：1、 什么是相關分析與回歸分析，并說明它們的區(qū)別?；貧w分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關系的一種統(tǒng)計方法。.相關分析與回歸分析的區(qū)別相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續(xù)。相關分析需要依靠回歸分析來表現變量之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變量之間數量變化的相關程度。在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。二者的區(qū)別：(1)相關分析主要通過相關系數觀察變量間相關關系的密切程度和方向，不能估計推算變量間相互關系的具體形式;而回歸分析則是研究變量之間相互關系的具體形式，確定一個相關的數學表達式，用自變量數值推算因變量的估計值。(2)相關關系中兩個變量可以都是隨機變量，且變量之間不必區(qū)別自變量和因變量。而回歸分析研究一個隨機變量(Y)與另一個非隨機變量(X)之間的相互關系，且變量之間必須區(qū)別自變量和因變量。2、 根據數據資料“civil.sav”求解“民航客運量（萬人）”和“國民收入(億元)”的相關系數（將表中1978年民航客運量231萬人改為“200+學號后兩位”），說明其相關關系.給出統(tǒng)計表中各項的+結果分析：相關系數分別為 0.989者正向高相關。結果分析：民航客運量與國民收入呈高度線性相關關系中文解釋：descriptive statistics：描述性統(tǒng)計Mean：均值為9611.69和1159.25Std.deviation：標準差為6643.54和961.716N：容量Pearson correlation: 皮爾遜相關系數Sig.:差異性顯著的檢驗值3、 根據數據資料“civil.sav”，對“民航客運量（萬人）”和“國民收入(億元)”間的關系進行回歸分析（將表中1978年民航客運量231萬人改為“200+學號后兩位”）。給出統(tǒng)計表中各項的中文解釋。結果分析：模型摘要(Model Summary)給出了相關系數(R)，判定系數(R Square，R2)，調整判定系數(Adjusted R Square)，估計值的標準誤(Std. Error of the Estimate )。方差分析(ANOVA)。給出了回歸模型的方差分析結果?；貧w的均方(Mean Square)=13583641.13、剩余的均方(Residual Mean Square)=20701.848。F=656.156，Sig.=00.01，說明模型與數據擬合成很好。