实验一实验二实验三实验四实验五实验六
统计学 实验指导书
利用 Excel对数据进行描述统计分析.......................... 1Excel图表制作及编辑 .................................................. 11Excel区间估计和方差分析 .......................................... 22一元线性性回归模型 .................................................... 28长期趋势分析 ................................................................ 31Excel综合指数计算实验 .............................................. 38
实验一 利用 Excel对数据进行描述统计分析
一、实验目的
1、掌握Excel的基本知识
2、学会应用Excel创建表格，输入和编辑信息 3、熟练运用excel的公式和函数求各种统计指标 4、利用Excel的分析工具对数据进行描述性统计 5、掌握组距式变量数列的编制原理 6、用EXCEL进行数据抽样 二、实验要求
1、掌握Excel的基本操作方法
2、通过练习，能够独立运用Excel进行数据整理和数据分析 3、掌握利用Excel对数据进行分组编制的基本操作方法； 4、掌握利用EXCEL对数据进行抽样的方法。 三、实验内容
1、分别用函数和数据分析工具计算这31 个地区人口的总和、平均值、中位数、众数、标准差。
表1-1 2008年全国各地区人口统计
地 区 北京 天津 河北 总人口(万人) 1695 1176 地区 山东 河南 总人口(万人) 9417 9429 6989 3411 2414 4315 2734 3825 1888 7677 5120 6135 3604 554 2131 4400 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 宁夏 甘肃 5711 6380 9544 4816 854 2839 8138 3793 4543 287 3762 618 2628 山西 内蒙 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 青海 新疆 江西
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2、根据抽样调查，某月X市50户居民购买消费品支出资料如下（单位：元）： 表1-2 某月X市50户居民购买消费品支出 830 1050 1180 1010 1080 880 1100 1030 860 1010 1230 1070 870 810 1050 1100 1370 1150 1130 1250 1180 1200 1410 1140 1160 1580 1630 1170 1190 1320 1210 1250 1230 1260 1380 1460 1360 1260 1350 1310 1170 1270 1380 930 1270 1080 1420 1510 1420 1250 根据以上数据，以 900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600为组限，对居民户月消费支出额编制组距式变量数列，并计算居民户月消费支出额的累计频数和频率。同时对分组资料用各种统计图的形式来加以表现。
3、假定有100个总体单位，每个总体单位给一个编号，共有从1到100个编号，从这些数据中抽取一定的样本数据进行分析。
四、实验步骤
1． 用EXCEL函数计算这31 个地区人口的总和、平均值、中位数、众数、标准差 （1）如图1.1所示，在工作表中输入数据。
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（2）熟悉统计常用函数及其功能 函数 COUNT MAX MIN SUM SUMSQ AVERAGE
功能 记数 最大值 最小值 求和 平方和 平均值
函数 NORMSINV ABS CHIINV TINV FINV SQRT
功能 Z值计算 绝对值 卡方值 T值计算 F值计算 平方根
函数 MEDIAN MODE QUARTILE VAR STDEV GEOMEAN
功能 中位数 众数 四分位数 方差 标准差 几何平均数
（3）使用函数进行统计计算。（以求数据的总和为例）
① 选定E2单元格，单击工具栏上的“插入——函数”命令，出现下图1.2所示对话框，在“选择
类别”后的对话框中选择“全部”，在“选择函数”中选择求和函数“SUM”，然后点击确定。
②将鼠标置于“Mumber1”右段的编辑框内，在工作表中选择B2：B32的区域，单击“确定”按钮，如下图1.3所示。
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③则在E2单元格中显示数据“130827”为所求的数据总和。
④使用同样的方法分别求的表中数据的平均值、中位数、众数、标准差为下图1.4所示。
2、用分析工具试计算这31 个地区人口的总和、平均值、中位数、众数、标准差。
（1）点击“工具—数据分析”，打开“数据分析”对话框，如下图1.5所示。
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