“统计学实验”课程实验报告课程编号：21090261Y课程序号：课程名称：统计学实验实验教师：学生班级：学生姓名：学生学号：实验地点：实验日期：年月日实验成绩：（来自于第1章机上作业2）为评价某经济学教授的教学质量，教务处从全体学生中随机抽取100人构成一个样本。

教学质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。

获得如下数据：表1.9 某经济学教授教学质量等级的评价结果A B D C D B C B D BB A B AC A CD B EA B D C E D C A C CC A C B A B BD D CB B D D D D A B A CB C B E C C A D B CC B B A B CD B A EB C B B A C C C B CC B A C B C A B C BB C B C B C B A B D要求：将上述数据转换成SPSS数据集。

考虑如何评价这位经济学教授的教学质量。

数据变量设置数据录入将评定等级作为横轴、频数作为纵轴，经数据分析可以看出，该经济学教授的评价情况大致呈现一个钟形，以B（较好）为中心，两侧均匀分布，对教授的评价集中在“好”、“较好”、“一般”，占85%，数据获取真实合理，总体来说该教授教学质量评价较好。

（来自于第1章机上作业4）4个班各50名学生的统计学考试成绩如下表所示：表1.11 4个班共200名学生统计学考试成绩要求：将上述数据转换成SPSS数据集。

对数据做如下的预处理工作：[注：建立了数据集后，在进入正式的统计描述或统计推断之前，出于某种研究和观察的目的，往往需要对数据进行一些预处理工作，这是统计软件操作中必须掌握的内容。

关于SPSS数据预处理的操作请参见本章附录1。

]（1）就全体200名学生成绩进行排序；（2）分别就各班成绩进行排序；（3）挑选出各班60分以下和90分以上的成绩；（4）在200名学生成绩中清点出59分的成绩；（5）将200名学生成绩升序排序后，分成大小相等的4组；（6）将200名学生成绩按班级进行拆分。

考虑如何评价4个班统计学考试成绩的优劣？分析结论：由平均值可知，三班平均值最高为78.88，一班74.38次之，二班68.48排第三，四班68.44排名第四。

加入方差进行分析一班10.59最为稳定，三班11.26，二班17.44和四班17.18相差不大。

综上，一班三班成绩较好，二班四班成绩相对落后（来自于第2章机上作业3）某投资者为了对沪深证券市场金融类上市公司有一个全面了解，对其34家金融类上市公司的行业细分、现价等指标整理成如下表格形式：表2.12 某日沪深金融类上市公司行业细分表要求：（1）根据上述资料建立SPSS数据集。

（2）绘制金融业行业细分频数分布表、条形图、饼形图。

行业细分Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 保险 4 11.8 11.8 11.8 信托 2 5.9 5.9 17.6银行16 47.1 47.1 64.7证券12 35.3 35.3 100.0Total 34 100.0 100.0（3）绘制行业细分的帕累托图。

信托保险证券银行行业细分40302010C o u n t100%80%60%40%20%0%P e rc e n t241216（4）制作公司现价的频数分布茎叶图、直方图与盒形图。

现价 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf5.00 0 . 233444.00 0 . 555914.00 1 . 011111222333334.00 1 . 56775.00 2 . 122242.00 Extremes (>=32)Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)（来自于第2章机上作业6）为了解和掌握商品广告次数与商品销售额的关联性，某商场记录了10个星期里面广告次数与销售额数据：表2.13 10个星期里面的广告次数与销售额星期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 广告次数(次) 2 5 1 3 4 1 5 3 4 2 销售额（百元）50 57 41 54 54 38 63 48 59 46要求：绘制散点图，并观察广告次数与销售额两者之间的关系。

结论：销售额与广告次数呈正相关关系，而且在广告次数相同的情况下，销售额还受其他因素影响（来自于第3章机上作业7）下表是一组大学生外出就餐的月费用样本数据：表3.14 25名大学生外出吃饭的月费用253 101 245 467 1310 225 80 113 69198 95 129 124 11 178 104 161 0 118 151 55 152 134 169要求：（1）计算均值=138.52；中位数=129.00；众数=0 （2）确定上下四分位数。

分别为173.50,87.50 （3）计算极差=467；四分位差=173.5-87.5=86 （4）计算方差=9271；标准差=96.286（5）检测异常值。

故第16个值467为异常值（2）计算各个观测值的标准得分，并就标准得分计算均值、方差及标准差。

各个观测值的标准得分就标准得分计算均值、方差及标准差标准分均值=0方差=1标准差=1（来自于第4章机上作业1）证券公司开展了一项中年顾客有价证券投资的调查，随机抽取了70人，获得有价证券投资总额的样本数据如下表所示：表4.4 70人有价证券投资总额666.9 7.5 77.2 7.5 125.7 516.9 219.9 645. 2301.9 235.4 716.4 145.3 26.6 187.2 315.5 89.2 136.4 616.9 440.6 408.234.4 296.1 185.4 526.3 380.7 3.3 363.2 51.9 52.2 107.582.9 63.0 228.6 308.7 126.7 430.3 82.0 227.0 321.1 403.439.5 124.3 118.1 23.9 352.8 156.7 276.3 23.5 31.3 301.235.7 154.9 174.3 100.6 236.7 171.9 221.1 43.4 212.3 243.3 315.4 5.9 1002.2 171.7 295.7 437.0 87.8 302.1 268.1 899.5 要求：（1）建立SPPSS数据集。

（2）描述数据的频数分布状态，观察其分布特征。

TZ Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf20.00 0 . 00002223333455678888 15.00 1 . 00122234557778812.00 2 . 1122233467999.00 3 . 0001125685.00 4 . 003342.00 5 . 123.00 6 . 1464.00 Extremes (>=716)Stem width: 100.0Each leaf: 1 case(s)（3）分别以90%、95%、95.45%和99%的置信度，给出中年顾客总体有价证券投资总额的均值。

DescriptivesStatistic Std. Error TZ Mean 271.259 38.781290% Confidence Interval for Mean Lower Bound 206.601 Upper Bound 335.9165% Trimmed Mean 228.664Median 199.750Variance 1.053E5Std. Deviation 3.2447E2Minimum 3.3Maximum 2301.9Range 2298.6Interquartile Range 246.4Skewness 3.942 .287Kurtosis 21.994 .566DescriptivesStatistic Std. Error TZ Mean 271.259 38.781295% Confidence Interval for Mean Lower Bound 193.892 Upper Bound 348.6255% Trimmed Mean 228.664Median 199.750Variance 1.053E5Std. Deviation 3.2447E2Minimum 3.3Maximum 2301.9Range 2298.6Interquartile Range 246.4Skewness 3.942 .287Kurtosis 21.994 .566DescriptivesStatistic Std. Error TZ Mean 271.259 38.781295.45% Confidence Interval for Mean Lower Bound 192.266 Upper Bound 350.2515% Trimmed Mean 228.664 Median 199.750 Variance 1.053E5 Std. Deviation 3.2447E2 Minimum 3.3 Maximum 2301.9 Range 2298.6Interquartile Range 246.4Skewness 3.942 .287Kurtosis 21.994 .566（来自于第5章机上作业1）由自动生产线包装食盐。

每袋食盐净重量服从正态分布。

规格要求每袋净重为500克，标准差不能超过10克。

某天开工后，为检验机器工作是否正常，从包装好的食盐中随机抽取9袋，测得其净重为：表5.6 9袋食盐净重（克）497 507 510 484 488 524 491 475 515要求：分别在0.05和0.01的显著水平水平下，检验这天包装机工作是否正常？操作步骤输出结果分析结论要求：分别在0.05和0.01的显著水平水平下，检验这天包装机工作是否正常？在0.05的显著性水平下，P值为0.856，P值大于α，因而接受原假设。

即在包装机正常工作的假设下，获得检验统计量的值以及更极端的值的概率是0.856。

根据抽样原理及小概率原理，在0.05的显著性水平下，接受包装机正常工作的假设。

在0.01的显著性水平下，也能得到同样的结论。

此时，P值为0.856，P值大于α，因而接受原假设。

即在包装机正常工作的假设下，获得检验统计量的值以及更极端的值的概率是0.856。

根据抽样原理及小概率原理，在0.01的显著性水平下，接受包装机正常工作的假设。