管理统计学上机实验报告

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管理统计学实验报告

2015年12月

第3章

例3.1①实验题目

表3-1是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前三名学生，四门课程成绩都大于70分的学生。

②实验步骤

图3-1 统计学成绩等于75分的学生.

图3-2 英语成绩最高的前三名学生

1

图3-3 四门课程成绩都大于70分的学生

例3.2①实验题目

在某大学随机抽取30名学生，调查他们的性别、家庭所在地、平均月生活费支出、平均每月购买衣物支出和购买衣物时所考虑的首要因素等，得到的数据如下表。试建立一个数据透视表，在表的行变量中给出性别和买衣物首选因素，在列变量中给出学生的家庭所在地区，对平均月生活费和月平均衣物支出进行交叉汇总。

②实验步骤

2

图3-4 数据透视表

例3.3①实验题目

为研究不同类型软饮料的市场销售情况，一家调查公司对随机抽取的一家超市进行调查。表3-3是调查员随机观察的50名顾客购买的饮料类型及购买者性别的记录。生产频数分布表，观察饮料类型和顾客性别的分布状况，并进行描述性分析。

②实验步骤

图3-5 不同类型饮料和顾客性别的频数分布表

3

图3-6 饮料类型的条形图

图3-7 顾客性别的条形图

4

图3-8 饮料类型和顾客性别的复式条形图

图3-9 不同类型饮料的帕累托图

5

图3-10 不同类型饮料构成的饼图

图3-11 按性别绘制的不同类型饮料构成的复式饼图

例3.4①实验题目

表3-9是2006年北京、上海和天津地区按收入法计算的地区生产总值（按当年价格计算）数据。绘制环形图比较三个地区的生产总值构成。

②实验步骤

6

图3-12 北京、shanghai、天津地区收入法下生产总值构成的环形图

例3.5①实验题目

在一项有关城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？”要求回答的类别依次如下：

1、非常不满意；

2、不满意；

3、一般；

4、满意；

5、非常满意。 ②实验步骤

7 图3-13 甲、乙城市家庭对住房状况评价的频数分布表及

甲城市家庭对住房状况评价的累积分布图

例3.6①实验题目

表3-12是某电脑公司2005年前4个月每天的销售量数据（单位：台）。试对数据进行分组。

②实验步骤

图3-14 某电脑公司销售量的频数分布表

（一）

（二）

（三）

例3.7①实验题目

从某大学经济管理专业二年级学生中随机抽取11人，对8门主要课程的考试成绩进行调查，所得结果如表3-16所示。试绘制各科考试成绩的比较箱图，并分析各科考试成绩的分布特征。

②实验步骤

8

图3-15

例3.8①实验题目

已知1991-2003年我国城乡居民家庭的人均收入数据（单位：元），如表3-17所示。试绘制线图。

②实验步骤

图3-16 城乡居民家庭人均收入线图

例3.9①实验题目

小麦的单位面积产量与降雨量和温度等有一定关系。为了解它们

9 之间的关系形态，收集到如下数据。试绘制小麦产量与降雨量的散点图，并分析它们之间的关系。

②实验步骤

图3-17 小麦产量与降雨量的散点图

图3-18 小麦产量与降雨量和温度的气泡图

例3.10①实验题目

2003年我国城乡居民家庭平均每人各项生活消费支出构成数据如表所示。试绘制雷达图。

10 ②实验步骤

图3-19 2003年城乡居民家庭人均消费支出构成的雷达图

11

第5章

例5.16①实验题目

用Excel计算二项分布概率值

②实验步骤

例5.18①实验题目

用Excel计算泊松分布概率值

②实验步骤

12 5.4.2①实验题目

用Excel绘制标准正态分布概率密度函数曲线

②实验步骤

例5.22①实验题目

用Excel计算正态分布概率值

②实验步骤

13 例5.24①实验题目

用Excel绘制正态概率图进行数据正态性的评估

②实验步骤

14

第9章

例9.1①实验题目

用Excel计算P值

②实验步骤

15

第10章

表10-6①实验题目

用Excel进行单因素方差分析

②实验步骤

表10-10①实验题目

用Excel进行无重复双因素方差分析

②实验步骤

16 表10-15①实验题目

用Excel进行有交互作用的双因素方差分析

②实验步骤

17

第11章

例11.7①实验题目

数据分析-相关系数的计算应用

②实验步骤

例11.9①实验题目

用Excel进行回归分析

②实验步骤

18 例11.9①实验题目

用Excel进行残差分析

②实验步骤

不良贷款与贷款余额回归的残差图

练习题11.1①实验题目

书本课后练习题11.1

②实验步骤

19 （1）产量与生产费用散点图：

从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正线性相关关系。 （2）产量与生产费用间的线性相关系数：R=0.920232。 （3）略。

练习题11.5①实验题目

书本课后练习题11.5

②实验步骤

20 （1）

从散点图可以看出，运送距离与运送时间之间为正线性相关关系。

（2）运送距离与运送时间之前的线性相关系数R=0.948943，R>0.8，表明运送距离与运送时间之间有较强的正线性相关关系。 （3）

21 SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.948943R Square0.900492Adjusted R Sq0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.6816216.6816272.395852.79E-0581.8433790.230422918.525Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101X Variable 10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557 ˆx。 得到的回归方程为：y0.1181290.003585

练习题11.7①实验题目

书本课后练习题11.7

②实验步骤

22 （1）

从散点图可以看出，航班正点率与顾客投诉次数之间为负线性相关关系。 （2）

ˆ430.18924.7x。回归系数表示航班正点率每增加1%，顾客计算得到的回归方程为：y投诉次数平均下降4.7次。

（3）回归系数检验的P-Value=0.001108

ˆ80430.18924.78054.1892（次） （4）y（5）略。

练习题11.10①实验题目

书本课后练习题11.10 ②实验步骤

23

ˆ13.62542.3029x；判定系数R93.74%，表明由上述结果可知：回归方程为y回归方程的拟合程度较高；估计标准误差se3.8092。

2练习题11.13①实验题目

书本课后练习题11.13 ②实验步骤

ˆ46.291815.23977x 得到的线性回归方程为：y

24

第12章

练习题12.4①实验题目

书本课后练习题12.4

②实验步骤

（1）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.807807R Square0.652553Adjusted R Sq0.594645标准误差1.215175观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.640116.640111.268810.01528868.8599031.476651725.5Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept88.637681.58236756.015882.17E-0984.7657792.5095984.7657792.50959X Variable 11.6038650.4777813.3569050.0152880.4347772.7729520.4347772.772952 得到估计的回归方程：

yˆ88.6376811.603865x1

25 （2）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.958663R Square0.919036Adjusted R Sq0.88665标准误差0.642587观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F223.4354111.717728.377770.00186552.0645920.412918725.5P-value4.57E-080.0006530.009761Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%79.1843387.2758579.1843387.275851.5085613.0718061.5085613.0718060.4765992.1253790.4765992.125379 Coefficients标准误差t StatIntercept83.230091.57386952.88248X Variable 12.2901840.3040657.531899X Variable 21.3009890.3207024.056697得到估计的回归方程：

yˆ83.2300922.290184x11.300989x2

（3）（4）（5）略。

26 练习题12.6①实验题目

书本课后练习题12.6

②实验步骤

（1）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.947362R Square0.897496Adjusted R Sq0.878276标准误差791.6823观测值20方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F3878035052926783546.696973.88E-081610028175626760.91997831680P-value0.7990360.1310990.0013070.057088Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%-1069.021366.419-1069.021366.419-0.270631.900105-0.270631.9001050.3733051.2686540.3733051.268654-0.004580.274665-0.004580.274665 Coefficients标准误差t StatIntercept148.7005574.42130.25887X Variable 10.8147380.5119891.591321X Variable 20.820980.2111773.887646X Variable 30.1350410.0658632.050322得到估计的回归方程：

yˆ148.7004540.814738x10.820980x20.135041x3

（2）（3）（4）略。

27 练习题12.9①实验题目

书本课后练习题12.9

②实验步骤

（1）

销售价格y购进价格x1销售费用x2销售价格y1购进价格x10.3089521销售费用x20.0012141（3）

1-0.85285761 （2）根据（1）中结果，用购进价格和销售费用来预测销售价格无用。

28 SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.593684R Square0.35246Adjusted R Sq0.244537标准误差69.75121观测值15方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F231778.1515889.083.2658420.0737221258382.784865.2321490160.93t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Coefficients标准误差Intercept375.6018339.41061.106630.290145-363.911115.114-363.911115.114X Variable 10.5378410.2104472.5557110.02520.0793170.9963650.0793170.996365X Variable 21.4571940.6677072.1823860.0496810.0023862.9120010.0023862.912001 得到估计的回归方程：

yˆ375.6018290.537841x11.457194x2

F检验表明，y与x

1、x2之间的线性关系不显著。

t检验表明，自变量x

1、x2对因变量y的影响均显著。

（4）（5）略。

（6）模型中存在多重共线性。

问题与讨论

由于和书上使用的excel版本不一致，使用方法和步骤也不同。例如创建数据透视表时，就需要在网上搜索相应版本的使用方法。在一张excel表里不能存在两个数据透视表，使得数据处理不够方便。另外在数据分组时只能手动输入每一个分组，比较麻烦。第5章、第9章和第10章实验题目较为简单，没有出现什么问题。第11章、12章练习题通过excel计算能很有效率得出答案。

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