实验1：数据整理
一、实验目的
1)掌握Excel中基本的数据处理方法；
2)学会使用Excel进行统计分组，能以此方式独立完成相关作业
二、实验时间及地点
试验时间：2014年9月23日实验地点：计算机房
三、实验内容和操作步骤
(一)问题与数据
某百货公司连续40天的商品销售额如下（单位：万元）：
41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44
35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35
根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图。
(二)实验内容：使用FREQUENCY函数绘制频数分布表（图）
(三)实验步骤：
1.在A1输入：某百货公司连续40天的商品销售额如下。
选中A1:D1选
择合并单元格。
2.在单元区域A2：D11中输入原始数据。
3.并计算原始数据的最大值（在单元格B12中）与最小值（在单元格D12
中）。
4.根据Sturges经验公式计算经验组距（在单元格B13）和（经验数据D13
中）。
5.根据步骤3的计算结果，计算并确定各组上限、下限（在单元区域E2：
F7）.
步骤1~5如图所示：
6.绘制频数分布表框架，如图所示：
7.计算各组频数：
1)选定i7:i12作为存放计算结果的区域。
2)从“插入”菜单中选择“函数”项。
3)在弹出的“插入函数”对话框中选择“统计”函数FREQUENCY。
步骤（1）~（3）如图所示：
4)单击“插入函数”对话框中的“确定”按钮，弹出
“FREQUENCY”对话框。
5)确定FREQUENCY函数的两个参数的值。
其中：
Data-array:原始数据或其所在单元格区域(A2：D11)
Bins-array:分组各组的上限值或其所在的单元格区域
（F2:F7）.
步骤(4)~(5)如图所示：
6)按Shift+Ctrl+Enter组合键，如图所示
7)用公式：频数密度=频数/组距选定G7输入=i7:i12/4按
Shift+Ctrl+Enter组合键
频率=频数/总数
如图所示：
8)做频数分布图:“插入”选择“图表”如图所示：
四、实验的结果及分析:
1)销售额天数最多的是在33~37万元，为13天
2)销售额在四天的有25~29、29~33、45~49（万元）；
六天的是37~41（万元）、九天的是41~45（万元）
实验2：数据分布特征的测度
一、实验目的
1)学会使用Excel计算各种数字特征，能以此方式独立完成相关作业
二、试验时间及地点
试验时间：2014年10月7日实验地点：教学楼
三、实验内容和操作步骤
(一)问题与数据
根据抽样调查，某月某高校50名大学生花费资料如下：（单位：元）
560 650 790 650 550 780 1200 1780 300 780
530 660 320 280 260 800 890 770 800 1600
800 900 750 660 650 450 400 340 500 450
450 780 400 450 700 890 450 400 450 1650
300 500 400 350 600 780 400 600 400 450
使用EXCEL对上述资料进行统计分析（集中趋势、离中趋势，说明数据的分布状态）
(二)实验内容：使用“描述统计”工具计算该样本的各描述统计特征。
(三)操作步骤
1.在A1:A50单元格区域中输入样本数据。
2.从“数据”菜单中选择“数据分析”项；在所弹出的“数据分析”对话框的“分析
工具”列表中选择“描述统计”工具。
如图所示：
3.单击“数据分析”对话框“确定”按钮，弹出“统计描述”对话框。
4.确定对话框中各选项如图所示：
5.单击“描述统计”对话框的“确定”按钮
其中：
“中值”即“中位数”；
“模式”即“众数”；
“区域”即“极差”；
“峰值”EXCEL工作表函数为KURT,
“偏斜度”EXCEL工作表函数为SKEW、
四、实验的结果及分析：
1)某月某高校50名大学生的平均花费为643.8元
2)某月某高校50名大学生最多花费为450元
3)由于平均数>中位数>众数，因此该分部为右偏分布
4)异众比率=43/50=86%,异众比率较高，众数的代表性不好
5)由于峰度分析，分布的状态为尖峰分布，数据分布较集中。
实验3：抽样推断
一、实验目的：
学会使用Excel进行抽样推断，能以此方式独立完成作业。
实验时间及地点
二、试验时间：2014年10月14日实验地点：教学楼
三、实验内容及操作步骤
(一)问题与数据：
某市工商局抽查一家超市共计50袋食盐的重量（克）如下：
495 486 490 494 498 502 506 510 514 490
497 503 500 516 490 489 495 498 502 490
499 502 514 501 496 489 507 505 493 490
501 497 498 492 480 495 503 506 500 490
503 480 487 498 501 487 489 485 503 490
使用Excel求在概率为95%的保证下，单位食言重量的估计区间
(二)实验内容：
使用Excel中的概率分布函数进行参数估计
(三)实验步骤：
1)在A1:A50输入样本数据。
绘制计算表，如图：
2)在计算表中用各种公式和函数计算。
样本容量COUNT（A1：A50）
样本均值A VERAGE(A1:A50
样本标准差STDEV (A2：A11)
抽样误差E4/SQRT(E2)
置信度0.95
自由度F2-1
T临界值TINV((1-F6),F7)
误差范围F8*F5
估计下限F3-F9
估计上限F3+F9
四、实验结果及分析：
1)根据样本均值、样本标准差和样本容量、置信度可计算出区间估计：494.15g~499.69g
实验4：相关与实验分析
一、实验目的：
学会使用Excel进行相关回归分析，能以此方式独立完全相关作业
二、实验时间及地点
试验时间：2014年10月21日实验地点：计算机房
三、实验内容和操作步骤
(一)问题与数据：
下面是20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据：
设月租金为自变量，出租率为因变量，用EXCEL进行回归，并对结果进行解释和
分析。
(二)实验内容：用Excel进行回归
(三)实验步骤：
1)选择数据
2)选择数据分析
3)在数据分析工具中选择“回归”，然后单击“确定”当对话框出现时：
在“Y值输入区域” 方框内键入数据区域B2：B21
在“X值输入区域” 方框内键入数据区域C2：C21
在“置信度”选项中给出所需的数值（95%）
在“使出选项”中选择输出区域
在“残值”分析选项中选择所需的选项。
其结果如图所示：
4)单击“确定”后得到下面的结果，如下图所示：
5)说明：
第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包括相关系数（Multiple R）、判定系数（R Square）、修正后的R（Adjusted R Square）、标准误差、观察值的个数等。
第二部分是“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括自由度（df）、回归平方和、残差平方和、总平方和（ss）、回归和方差的均方（MS）、检验统计量（F）、F检验的显著水平（Signifcance F）“方差分析”部分的主要作用是对回归
方程的线性关系进行显著性检验。
第三部分是参数估计的有关内容，包括回归方程的截距（Intercept）、斜率（X Variable）、截距和斜率的标准误差、用于检验的回归系数的t统计量（t Star）、P 值（P-value）以及截距和斜率的置信区间（Lower 95%和Upper95%）
四、实验的结果及分析：
1)根据结果可知：相关系数为0.79508表明自变量与因变量呈正相关，且线性关系较
强
2)回归直线y=49.31768+0.249223x
3)根据相关系数为0.79508，回归直线的拟合程度较高。