医学统计学实验报告（合集五篇）

第一篇：医学统计学实验报告

研究题目：

心脏在人体解剖方位上的不对称性与左右手血压的测量值

之间的关系

研究方法和研究条件：

通过对10名男生在相同条件下左右手血压值的统计测量以及数据分析来研究此课题。

1.测试对象必须惯用右手，既不能是俗称的“左撇子”。2.统一在中午饭过后的静息条件下采集数据。

3.考虑到腕式血压计误差较大，对偏大或偏小的血压测量值应该舍去重测。

4.由于设备以及研究人员的条件限制，无法采集到大样本的数据，结合数据自身特点，将使用t检验和f检验对数据进行分析。

测量数据及分析：

表1 10位男生（惯用右手）在相同条件下左右手收缩压测量的结果

编号

左手收缩压

平均(x1i)

右手收缩压

平均(x2i)差(=x2i-x1i)

125 125

123

122 124

121

2

108 103

104.67

100

99.67

3

107 103

107.67

104 101

104.3

-3.67

13.47 4

112 114

113.3

112 113

110.67

-2.6

6.76 5

106 105

104.3

100 106

-2.3

5.29 6

111 109

109 107

106.67

-2.33

2.33 7

114 100

92.67

-12.33

152.03 8

126 113

115.67

113 117

114.3

-1.37

1.88 9

117 118

119.67

117 119

118.67

10

115 110

113.3

112 110

111.3

合计

1115.58

1081.2

5-34.6

215.76

一、从表1中可以看出，左手的收缩压高于右手的收缩压，即di<0，是否具有统计学意义有待于进一步检验。分析男生左右手收缩压是否有明显区别。解：

检验方差齐性：

左手的收缩压均数x1=1115.58/10=111.558，右手的收缩压均数 x2=1081.25 /10=108.125。

则：S12 S22x=

1ix1212i=42.72

2x=

x22=76.89

1、建立假设，确定检验水准。

H0:12=22(两总体方差相同)H1:1222（两总体方差不同）

0.05（双侧检验）

2、计算检验统计量。

276.89S2 F2==1.80，19，2=9 S142.72

3、查F界表，确定P值，下结论。查教材附表3方差起性检验的F界值表，得F0.05/2,9,94.03,令F=1.800.05，按=0.05水准，不拒绝H0,两组总体方差的差别无统计学意义，尚不能认为两组总体方差不等。可使用t检验对样本均数进行检验。

样本均数的t检验：

1、建立假设，确定检验水准α。H0:

H1:

=0（左右手收缩压相同）≠0（左右手收缩压不相同）

α=0.05.2、计算检验统计量。计算d值，见表1。di=-34.6/10=-3.46，dsd=id=215.76，带入公式

dd/n

tdd=-34.6，22i2dn1sdsd/n，n1计算，有：

215.76(34.6)2/10

sdi9.80

1013.461.12，1019

t9.80/103、查t界值表，确定P值，下结论。查教材附表2，得，t0.05/2,92.262，t0.05，按=0.05水准，接受H0 左右手测量值的差别没有统计学意义，可以认为男生左右手

收缩压测量结果相同。

表2 10位男生（惯用右手）在相同条件下左右手舒张压测量的结果

编号

左手舒张压

平均(x1i)右手舒张压

平均(x2i)差(=x2i-x1i)

75.0

84.67

-9.67 93.5089 2

71.3

66.67

4.63 21.4369 3

76.67

69.3

7.37

54.3169 4

74.3

80.3

5

65.3

71.3

6

60.0

66.67

-6.67

44.4889 7

61.0

58.3

2.7

7.29 8

67.0

81.67

-14.67

215.2089 9

76.3

80.33

-4.03

16.2409 10

81.0

77.67

3.3

311.0889

合计

707.87 736.88-29.01 535.5803

一、从表2中可以看出，左手和右手的舒展压无明显的高低，呈现波动性，是否有差别需要进一步的检验。

二、分析男生左右手舒张压是否有明显区别。

解：（1）检验方差齐性：

左手的舒张压均数x1= 707.87/10= 70.787，右手的舒张压均数 x2=736.88 /10=73.688。则：S12 S22x=1ix1212i=51.66

2x=x22=72.03

1、建立假设，确定检验水准。

H0:12=22(两总体方差相同)H1:1222（两总体方差不同）

0.05（双侧检验）

2、计算检验统计量。

272.03S2 F2==1.39，19，2=9 S151.66

3、查F界表，确定P值，下结论。查教材附表3方差起性检验的F界值表，得F0.05/2,9,94.03,令F=1.390.05，按=0.05水准，不拒绝H0,两组总体方差的差别无统计学意义，尚不能认为两组总体方差不等。可使用t检验对样本均数进行检验。

（2）、样本均数的t检验：

1、建立假设，确定检验水准α。

H0:

H1:

=0（左右手收缩压相同）≠0（左右手收缩压不相同）

α=0.05.2、计算检验统计量。计算d值，见表1。di=--29.01/10=-2.901，dsd=id=535.58，带入公式

dd/n

td=-29.01，22i2dn1sdd，n1计算，有：

sd/n535.58(29.01)2/10

sdi7.08

1012.9011.29，1019

t7.08/103、查t界值表，确定P值，下结论。查教材附表2，得，t0.05/2,92.262，t0.05，按=0.05水准，接受H0

左右手测量值的差别没有统计学意义，可以认为男生左右手

舒张压测量结果相同。

附图：

图1 左右手收缩压对比的散点图

图2 左右手舒张压对比的散点图

研究结论及心得体会：

一、研究结论： 通过对所采集数据经过分析处理可以得出在以腕式血压计为血压采集设备时，人体左右手所采集到的血压值不受心脏在解剖位置上的不对称性的影响。下面对结论的依据做出一些解释：

1、一般情况下人的右手血压比左手血压是要高5～10mmHg。这是因为测量血压时测的是肱动脉的血压。右手肱动脉来自头臂干的分支，左手肱动脉来自左锁骨下动脉。而头臂干和左锁骨下动脉都来源于主动脉，头臂干是主动脉的大分支，所以头臂干的血压自然比左锁骨下动脉要高，测量的右肱动脉就比左肱动脉血压要高了。从表一中也可以看出，但其差值并不明显。而且由于血压计误差较大（此类腕式血压计误差范围为7～8mmHg），因此不能准确测出血压值。

2、当心脏收缩时，其血压的高低差别更加不确定，从表中可以看出，测量值的波动比较大。

3、由于血压计误差较大，测量时的方位的不同，也会引起较大的测量偏差。

二、心得体会：

1、通过此课题的研究，更加深入的认识到统计学在医学领域的重要性，学会了科学的研究方法。

2、使用仪器时，要学会阅读说明书，在今后的研究或是生活中非常重要。

3、通过此课题，使我们认识到独立思考和团队协作讨论的重要性。

4、认识到科学研究，总是先有想法，后做假设，再通过实验来进行分析，最后得到结论，从而逐步认识事物的本质。

主要参考书目：

1、医学统计学，第二版，徐勇勇、孙振球、颜红，高等教育出版社

2、简明人体解剖学，第二版，周鸿雁、杨惠君，兴果图书出版公司

3、人体解剖生理学，第五版，岳利民、崔慧先，人民卫生出版社

第二篇：医学统计学

A．总体中任意的一部分B．总体中的典型部分

C．总体中有意义的一部分

1、measurement date2、coefficient of variation(变异系数)

3、sampling error（抽样误差）

4、linear correlation coefficient（直线相关系数）

5、population（总体）

D．总体中有价值的一部分E．总体中有代表性的一部分

5、以下检验方法属非参数法的是。

A．T检验B．t检验C．u 检验D．F检验E．以上都是

6、样本含量的确定下面哪种说法合理。

A．样本越大越好B．样本越小越好C．保证一定检验效能条件下尽量增大样本含量D．保证一定检验效能条件下尽量减少样本含量E．越易于组织实施的样本含量越好

7、对计数资料进行统计描述的主要指标是。

A．平均数B．相对数C．标准差D．变异系数E．中位数

1、用样本推论总体，具有代表性的样本指的是

A．总体中最容易获得的部分个体B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的有代表性部分个体

2、计量资料,计数资料和等级分组资料的关系是。A．计量资料兼有计数资料和等级分组资料的一些性质B．计数资料兼有计量资料和等级分组资料的一些性质

8、由两样本均数的差别推断两总体均数的差别，得到此差别具有统计意义的结论是指

A．两样本均数差别有显著性B．两总体均数差别有显著性

C．两样本均数和两总体均数的差别都有显著性

D．其中一个样本均数和它的总体均数差别有显著性

9、说明某现象发生强度的指标为。A．构成比B．相对比C．定基比D．环比E．率

10、配对设计的秩和检验中，其H0假设为。A．差值的总体均数为0B．差值的总体中位数为0C．μd≠0D．Md≠0

C．等级分组资料兼有计量资料和计数资料的一些性质 D．计数资料有计量资料的一些性质E．等级分组资料又称半计数资料

3、总体率95%可信区间的意义是。

A．95%的正常值在此范围B．95%的样本率在此范围

C．95%的总体率在此范围D．总体率在此范围内的可能性为95%E．样本率在此范围内的可能性为95%

4、为了由样本推断总体,样本应该是。

命题组组长签字：第页（本试卷共4页）

E．μ1≠μ211、单因素方差分析中，不正确的计算公式是。A．SS组内=SS总-SS组间B．v总=v组间-v组内C．MS组间=SS组间/v组间D．MS组内=SS组内/v组内E．F=MS组内/MS组间

12、方差分析中，组内变异反映的是。A．测量误差B．个体差异

C．随机误差，包括个体差异及测量误差D．抽样误差E．系统误差

13、对统计图中的的坐标有如下规定。

A．所有统计图的纵坐标都必须从零点开始B．所有统计图坐标中都不能有折断线

C．条图、线图、直方图的纵坐标必须从零开始D．线图、直方图的纵坐标必须从零开始E．条图、直方图的纵坐标必须从零开始

14、制统计图时要求。

A．标题应说明图的主要内容，一般在图的上方B．纵横两轴应有标目，一般不注单位C．纵轴尺度必须从零开始

D．直条图和线图，其长宽比例一般取5：7E．以上都不对

15、下列关于医学参考值范围描述中，不正确的是

A．排除了有关疾病等因素对所研究指标有影响的正常人的解剖、生理、生化 等数据的波动范围

B．没有任何疾病的人的解剖、生理、生化等数据的波动范围C．习惯确定只包含95%或99%的人的界值来源：D．根据专业知识确定取单侧界限或双侧界限E．资料为正态分布时，可用正态近似法计算

16、各观察值均加(或减)同一数后A．均数改变,标准差不变B．均数不变,标准差改变

C．两者均不变D．两者均改变

E．根据实际资料而定

17、统计工作的步骤为

A．统计研究调查、搜集资料、整理资料、分析资料B．统计资料收集、整理资料、统计描述、统计推断C．统计研究设计、搜集资料、整理资料、分析资料D．统计研究调查、统计描述、统计推断、统计图表E．统计研究设计、统计描述、统计推断、统计图表

18、两个样本率判别的假设检验，其目的是。A．推断两个样本率有无差别B．推断两个总体率有无差别

C．推断两个样本率和两个总体率有无差别

D．推断两个样本率和两个总体率的差别有无统计意义E．推断两个总体分布是否相同

19、假设检验过程中，下列哪一项不可以由研究者事先设定。A．所比较的总体参数B．单侧或双侧检验C．检验水准D．P值E．以上都不对 20、统计资料的类型包括。

A．频数分布资料和等级分类资料B．多项分类资料和二项分类资料C．正态分布资料和频数分布资料

D．数值变量资料和等级资料E．数值变量资料和分类变量资料

21、有关离散度指标意义中，描述不正确的是。A．数值越大，说明个体差异越大B．数值越大，说明观察值的变异度越大C．数值越小，说明平均数的代表性越好D．数值越小，说明平均数的代表性越差E．应与平均数结合起来进行分析

22、秩和检验和t检验相比，其优点是。

A．计算简便，不受分布限制B．公式更为合理C．检验效能高D．抽样误差小E．第二类错误概率小

23、总体标准差描述的是。

A．所有个体值对总体均数的离散程度B．某样本均数对总体均数的离散程度C．所有样本均数对总体均数的离散程度D．某些样本均数对总体均数的离散程度

E．所有某个含量相同的样本均数对总体均数的离散程度

24、比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用。A．变异系数B．方差

C．极差D．标准差E．四分位数间距

25、当样本例数相同时，两组计量资料的成组t检验与配对t检验相比，一般情况下为

A．成组t检验效率高一些B．配对t检验效率高一些C．两者效率相等

D．大样本时两者效率一致E．与两组样本均数的大小有关

26、样本的两变量(X,Y)的相关系数r=0时,说明。（B）A．两变量不存在任何关系

B．两变量间不存在直线关系,但不排除存在某种曲线关系

C．两变量间存在相互关系的可能性很小D．两变量必然存在某种曲线关系E．两变量间的关系不能确定

27、在标准差与标准误的关系中。A．二者均反映抽样误差大小

B．总体标准差增大时，总体标准误也增大

C．样本例数增大时，样本标准差和标准误都减小

D．可信区间大小与标准差有关，而参考值范围与标准误有关E．总体标准差一定时，增大样本例数会减小标准误

28、说明两个有关联的同类指标之比为。

A．率B．构成比C．频率D．相对比E．频数

29、下列观测结果属于等级资料的是（D）

A．收缩压测量值B．脉搏数 C．住院天数D．病情程度 E．四种血型

30、收集资料不可避免的误差是

A.随机误差B.系统误差 C.过失误差D.记录误差 E．仪器故障误差

31、算术均数与中位数相比，其特点是

A．不易受极端值的影响B．能充分利用数据的信息C．抽样误差较大D．更适用于偏态分布资料E．更适用于分布不明确资料

32、描述一组对称（或正态）分布资料的变异程度，用（A）较好

A标准差B 方差C 离均差平方和D 变异系数E以上都可以

33、变异系数主要用于

A．比较不同计量指标的变异程度B.衡量正态分布的变异程度

C.衡量测量的准确度D.衡量偏态分布的变异程度

E.衡量样本抽样误差的大小

34、正态曲线下，从均数μ到μ+1.0σ的面积

A、45%B、90%C、95.00%D、47.5%E、34.14%

35、方差分析的基本思想和要点是

A．组间均方大于组内均方B．组内均方大于组间均方 C．不同来源的方差必须相等D．两方差之比服从F分布 E．总变异及其自由度可按不同来源分解

36、多组均数比较的方差分析，如果P0.05，则应该进一步做的是 A．两均数的t检验B．区组方差分析C．方差齐性检验D．q检验 E．确定单独效应

37、两样本均数比较,检验结果P>0.05说明（D）

A.两总体均数的差别较小B.两总体均数的差别较大C.支持两总体无差别的结论D.不支持两总体有差别的结论E.可以确认两总体无差别

38、计算标准化死亡率的目的是（D）

A.减少死亡率估计的偏倚B.减少死亡率估计的抽样误差 C.便于进行不同地区死亡率的比较D.消除各地区内部构成不同的影响 E.便于进行不同时间死亡率的比较

39、标准化后的总死亡率：

A、仅仅作为比较的基础，它反映了一种相对水平B、它反映了实际水平

C、它不随标准的选择变化而变化 D、它反映了事物实际发生的强度 E、它反映了实际率的水平

240、利用检验公式不适合解决的实际问题是（C）

A.比较两种药物的有效率B.检验某种疾病与基因多态性的关系 C.两组有序试验结果的药物疗效D.药物三种不同剂量显效率有无差别 E.两组病情“轻、中、重”的构成比例

41、对医学计量资料成组比较, 相对参数检验来说，非参数秩和检验的优点是（A）A.适用范围广B.检验效能高 C．检验结果更准确D.充分利用资料信息 E.不易出现假阴性错误

42、对于计量资料的比较,在满足参数法条件下用非参方法分析,可能产生的结果是（B）

A.增加Ⅰ类错误B.增加Ⅱ类错误C.减少Ⅰ类错误D.减少Ⅱ类错误 E.两类错误都增加

43、对于两组资料的比较，方差分析与t检验的关系是（E）A.t检验结果更准确B.方差分析结果更准确 C.t检验对数据的要求更为严格D.近似等价 E.完全等价

44、四格表如有一个实际数为0（C）A、就不能作χ2检验

B、就必须用校正χ2检验

C、还不能决定是否可作χ2检验 D、肯定可作校正χ2检验 E、肯定不可作校正χ2检验

45、行×列表的χ2检验中，P<0.05说明（D）A、被比较的几个样本率之间的差异均有显著性 B、样本率间的差异没有显著性

C、任意两个率之间的差异均有显著性 D、至少某两个样本率间的差异有显著性 E、只有两个样本率间的差异有显著性

46、两数值变量相关关系越强，表示（B）

A.相关系数越大B.相关系数的绝对值越大 B.回归系数越大C.回归系数的绝对值越大 E.相关系数检验统计量的t值越大

47、t分布比标准正态分布（D）

A、中心位置左移，但分布曲线相同 B、中心位置右移，但分布曲线相同 C、中心位置不变，但分布曲线峰高

D、中心位置不变，但分布曲线峰低，两侧较伸展 E、中心位置右移，但分布曲线峰高

三、判断题（10分）

1、相关系数r=0.98，说明两变量密切正相关（对）

2、构成比资料可以选用圆图和条图（错）

3、标准差和标准误都是反映变异程度大小的指标（错）

4、多个样本均数的两两比较可以用成组的t检验（错）

5、正常值范围属于统计描述，可信区间的估计属于统计推断（对）

6、、数值变量资料的标准差一定比均数小（错）

7、等级资料比较宜用秩和检验。（对）

8、两变量的相关分析中,若散点图的散点完全在一条直线上，则r=1（错）

9、对统计图中的的坐标所有统计图的纵坐标都必须从零点开始（错）

10、非参数统计进行假设检验要求的条件是总体是正态分布（错）

四、简答题（25分）

1、医学参考值范围和可信区间的区别（5）

2、非参数检验的适用条件（5）

3、标准正态分布曲线下的面积规律（5）

4、标准差与标准误有何区别?（5分）

5、描述数值变量集中趋势的指标有哪些？适用条件分别是什么？（5分）

五、作图（10分）

某药治疗老年慢性气管炎的近期疗效结果如下：

1、单纯型共221例，其中按病情分为重、中、轻，分别观察了136例、54例、31例；疗效：治愈60人、显效98人、好转51人、无效12人，有效率94.6％。

2、喘息型共182例，其中按病情分为重、中、轻，分别观察了93例，56例、33例；疗效：治愈23人、显效83人、好转65人、无效11人，有效率94.0％。请根据题目要求做出合适的统计图。

第三篇：医学统计学

单词：

Actual frequency 实际频数

Alternative hypothesis 备择假设

Average平均数

Bar chart 直条图

Cause fatality 病死率

Coefficient of correlation 相关系数

Confidence interval 可信区间（置信区间）

Constituent ratio 构成比

Cure rate 治愈率

Death rate 死亡率

Incidence rate 发病率

Interval estimation 区间估计

Line chart 线图

Mean 均数（算术均数）

Nonparametric test 非参数检验

Normal range 正常值范围

Null hypothesis 无效假设

Parameter estimation 参数估计

Parametric test 参数检验方法

Percentage chart 百分条图

Probability 概率

Reference value range 医学参考值范围

Regression coefficient 回归系数

Relative number 相对数

Relative ratio 相对比

Sample 样本

Sampling error 抽样误差

Type Ⅰ error Ⅰ型错误

Type Ⅱ error Ⅱ型错误

参数S标准差Reference value range医学参考值范围Ratio比r

2统计量CV变异系数X值X均数rate率

名词：

1样本：从总体中随机抽取部分的观察单位构成的集合。

2总体：根据研究目的确定的同质的个体所构成的全体。

3抽样误差：由抽样造成的样本均数与总体均数的差异。

4标准误：样本均数的标准差。

5相对数：原始的两个资料（绝对数）之比所得指标的统称。

6率：表示某种现象发生的频率和强度。

7构成比：表示事物内部各个组成部分所占整体的比重。

8相对比：两个有关联指标之比，用以描述两者对比水平.9概率：描写某一事件发生的可能性大小的一个量度。

10变异系数：相对于均数而言标准差的大小。

11中位数：将一组观察值从小到大按顺序排列，居中心位置的数值。

12四分位数间距：把所有的观察值排序后，分成四个数目相等的段落，每个段落的观察值数目各占总例数的25%，去掉两端的25%，取中间50%观察值的数据范围。

13百分位数：在一组数据中找到这样一个值，全部观察值的x%小于Px，而其余（100-x）%大于Px。

14参数：描述总体的统计指标。

15统计量：描述样本的统计指标。

16相关系数：说明具有直线关系的两个量间相关密切程度和相关方向的统计量。

17回归系数：线性回归方程ý=a+bx 中的b叫做回归系数，它表明x每变化1单位ý变化b单位。

18医学参考值范围：传统称正常值范围，指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。

填空或选择：

1配对设计的原则：对子之间差异大、对子内个体之间差异小，其优点为：减少实验的误差和个体差异，提高统计处理的效率。

2描述正态分布集中趋势的是均数，离散趋势的是标准差。

3描述偏态分布集中趋势的是中位数，离散趋势的是四分位数间距。

4统计分析包括统计描述、统计推断（参数估计、假设检验）。

5要比较甲乙两地某病发（患）病率时注意标准化（对年龄、性别构成等进行标准化）。6估计医学参考值范围常用正态分布、百分位数法。

27四格表x检验校正的条件： N≥40，且1≤T＜5。

28四格表x检验不校正的条件： N≥40，且T≥5。

9统计表编制的主要原则：重点突出，简单明了、主谓分明，层次清楚。

10标准误反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，它衡量了抽样误差的大小。

问答题：

1医学统计学工作的基本步骤（简述医学统计学工作的主要内容）：实验设计、收集资料、整理资料、分析资料。

2简述描述定量资料（数值）集中趋势的统计指标及其适用条件。⑴平均数：包括①算术均数：主要适用于对称分布或偏斜度不大的资料②几何均数：多用于血清学和微生物学中⑵中位数和百分位数：①中位数：适用于所有计数资料，尤其是用于偏态分布资料②百分位数可用于任何频数分布的资料。

3简述描述定量资料（数值）离散趋势的统计指标及其适用条件。⑴极差和四分位数间距：①极差：仅用于粗略地说明变量的变动范围②四分位数间距(所有分布类型资料）⑵离均差平方和、方差(正态或接近正态分布的资料)、标准差（正态分布资料）和变异系数

4标准差和标准误区别和联系:联系:都是反映变异的统计指标,标准误是由标准差推导而来的.区别:1定义不同.2计算公式不同.3应用不同.标准差s的应用:1描述个体观察值变异.2S结合均数X计算变异系数CV=S/X.3S结合X计算医学参考值范围.4S结合n计算标准误Sx=S/√n.标准误应用:1度量抽样误差.2参数估计.3假设检验

5简述统计表的主要结构：标题、标目、线条、数字、文字。

6编制统计表的基本原则：①重点突出，简单明了②主谓分明，层次清楚③数据准确、可靠。7常用的统计图有哪些，它们分别适用于哪些情况？①直条图：主要适用于分类变量、计数资料或计量资料的非连续资料②构成图：常用于描述构成比的资料③趋势图：适用于分组标志为连续性变量的资料④直方图：适用于表示连续变量频数分布情况⑤箱图：用于比较两组或多组资料的平均指标和变异指标⑥散点图：适用于连续性定量资料

8什么是抽样误差？如何度量抽样误差？

由抽样造成的样本均数与总体均数的差异称为抽样误差。标准误可以衡量抽样误差的大小。9什么叫相对数？常用的相对数有哪些？

为了使计数资料具有可比性取原始的两个资料（绝对数）之比所得指标统称为相对数，常用的种类有率、构成比与相对比。

10相对数应用时注意事项：①不要把构成比与率相混淆②使用相对数时，分母不宜过小③要注意资料的可比性④要注意使用率的标准化⑤要考虑存在抽样误差。

11应用直线回归分析时的注意事项：①只有将两个内在有联系的变量放在一起进行回归分析才有意义②在回归分析中，因变量是随机变量，自变量既可以是随机变量，也可以是给定的量③回归方程建立后必须做假设检验，只有经假设检验拒绝了无效假设，回归方程才有意义④使用回归方程计算估计值时，不可把估计的范围扩大到建立方程时的自变量的取值范围之外。

12实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应；必须遵循的基本统计原则：对照原则、随机原则、重复原则和均衡原则。

13什么叫非参数检验，优缺点有哪些？

非参数检验是指不考虑总体的参数和总体的分布类型，而对总体的分布或分布位置进行检验。优点：适应性强，应用范围较广。缺点：若符合参数检验方法而用非参数检验，会损失信息，增加Ⅱ型错误。

分析题

1构成比只能说明某事物内部各组成部分的比重和分布,不能说明该事物某一部分发生的强度和频率,只有率才能描述某事物某部分发生的强度与频率，根据提供的信息只能计算构成比,把率和构成比混淆了.2统计表的缺点:①标题不够明确,而且未注明时间地点②发病季节、年龄、职业三项指标机械地放在一起,内容繁杂,不简明突出③标目设计不合理“人数”、“%”多次重复,不便比较分析④表内文字和线条过多.计算题

1配对t检验;(同一受试对象分别接受两种不同处理, 同一受试对象接受某种处理的前后;配对的两个个体分别接受两种不同处理).1建立假设检验,确立检验水准.H0: μd=0

H1: μd≠0

α=0.05

2计算检验统计量.分别计算配对样本的差值d，然后求出均数d，标准差Sdd

代入公式t=自由度ν=n-1

Sd/√n

3确定P值得出推断结论.t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν)

P<0.05或P＜0.01差别有统计学意义,拒绝H0,接受H1,可以认为两种方法反应结果有统计学意义.2独立样本t检验: 1建立假设检验,确立检验水准.H0:μ1=μ2

H1:μ1≠μ2

α=0.05

2计算检验统计量.分别计算n1、x1、s1、n2、x2、s2

(n1-1)s12+(n2-1)s22x1-x2

代入公式sc2=t=ν=n1+n2-2 2n1+n2-2√sc(1/n1+1/n2)

3确定P值得出推断结论

t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν).P<0.05或P＜0.01差别有统计学意义,拒绝H0,接受H1,可以认为两种方法反应结果有统计学意义.3四格表X2检验:首先通过两率或相对比编制规范四格表

1建立假设检验,确立检验水准.H0:π1=π2aba+bH1: π1≠π2cdc+dα=0.05a+cb+dn=a+b+c+d2计算检验统计量.通过标准判断是否需要校正即计算Ta=（a+b）(a+c)/n，n≥40,T≥5,应用公式 22X=(ad-bc)n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)n≥40,1≤T＜5,应用公式

22X=（︴ad-bc︴-n/2）n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)

3确定P值得出推断结论.2222X＞X0.05（1）或X＞X0.01（1）

P＜0.05或P＜0.01在α=0.05或α=0.01的检验水准下,拒绝H0, ,可以认为两种方法反应有差别,差别具有统计学意义。

第四篇：统计学实验报告

本 科 生 实 验 报 告

实验课程

统

计

学

学院名称

商

学

院

专业名称

会

计

学

学生姓名

苑蕊

学生学号

指导教师

刘

后

平

实验地点

成都理工大学南校区

实验成绩

二〇一五

年

十

月

二〇一五

年

十

月

学生实验

心得

关于本学期统计学课程得实践心得: 一、实验目得:

实验学习就是贯彻统计教学大纲得教学计划得手段、不仅就是校内教学得延续、而且就是校内教学得总结。实验学习得目得就就是使同学们得理论更加扎实、专业技能操作更加过硬。

通过实验学习需要了解与掌握:

1、熟悉 EXEL 与 SPSS 操作系统、掌握数据管理界面得简

单得操作;

2、熟悉 EXEL 与 SPSS 结果窗口得常用操作方法、掌握输出结果在文字处理软件中得使用方法。掌握常用统计图(线图、条形图、饼图、散点、直方图等)得绘制方法;

3、熟悉描述性统计图得绘制方法;

4、熟悉描述性统计图得一般编辑方法。

二、实验内容:按照要求进行资料得整理、绘制统计表与统计图。

1、某高校二级学院 60 名教职工得月工资资料如下: 1100

1200

1200

1400

1500

1500

1700

1700

1700

1800

1800

1900

1900

2100

2100

2200

2200

2200

2300

2300

2300

2300

2400

2400

2500

2500

2500

2500

2600

2600

2600

2700

2700

2800

2800

2800

2900

2900

2900

3100

3100

3100

3100

3200

3200

3300

3300

3400

3400

3400

3500

3500

3500

3600

3600

3600

3800

3800

3800

4200

依据上述资料编制组距变量数列、并用次数分布表列出各组得频数与频率、以及向上、向下累计得频数与频率、并绘制直方图、折线图。

学生实验

心得

学生实验

心得

2、已知 20012012 年我国得国内生产总值数据如表 216 所示。

要求:(1)依据20012012年得国内生产总值数据、利用Excel软件绘制线图与条形图。

（2）依据 2012 年得国内生产总值及其构成数据、绘制环形图与圆形图。

学生实验

心得

3、计算以下数据得指标数据 1100

1200

1200

1400

1500

1500

1700

1700

1700

1800

1800

1900

1900

2100

2100

2200

2200

2200

2300

2300

2300

2300

2400

2400

2500

2500

2500

2500

2600

2600

2600

2700

2700

2800

2800

2800

2900

2900

2900

3100

3100

3100

3100

3200

3200

3300

3300

3400

3400

3400

3500

3500

3500

3600

3600

3600

3800

3800

3800

4200

4、一家食品公司、每天大约生产袋装食品若干、按规定每袋得重量应为 100g。为对产品质量进行检测、该企业质检部门采用抽样技术、每天抽取一定数量得食品、以分析每袋重量就是否符合质量要求。现从某一天生产得一批食品 8000 袋中随机抽取了 25 袋(不重复抽样)、测得它们得重量分别为:

学生实验

心得

112、5100、5102、6107、5

108、8115、612、35101、6

102、2

116、6

95、4

97、8

108、6

136、8

102、8

101、5

98、4

93、3 已知产品重量服从正态分布、且总体方差为 100g。试估计该批产品平均重量得置信区间、置信水平为 95%、学生实验

心得

5、已知某种电子元件得寿命服从正态分布、现从一批电子元件中随机抽取 16 只、测得其寿命得原始数据如下: 1510

1450

1480

1460

1520

1480

1490

1460

1480

1510

1530

1470

1500

1520

1510

1470 试建立该批电子元件使用寿命 95%得置信区间。

学生实验

心得

6、在探讨不同饲料对动物影响得试验中、测得三组动物服用饲料后每日进食量如表所示、请问三组动物每日进食量就是否相同？

学生实验

心得

由图可知、三组动物进食量不同。

7、三个组别得人群每日增加得体重(kg)数据如表所示。

请问三个组别得人群每日增加得体重数量就是否相同？

学生实验

心得

由图可知、三个组别得人群每日增加得体重数量不同。

8、某企业 20092013 年得销售额资料如表所示。

请用最小平方法求趋势直线方程。

9、某公司 8 个所属企业得产品销售资料如表所示。

要求:(1)画出相关图、并判断销售额与销售利润之间得相关方向。

(2)计算相关系数、指出产品销售额与利润之间得相关方向与相关程度。

学生实验

心得

（3）确定自变量与因变量、求出直线回归方程。

（4）计算估计标准差 Syx。

（5）对方程中回归系数得经济意义做出解释。

（6）在 95%得概率保证下、求当销售额为 1200 万元时利润额得置信区间。

(1)

(2)

(3)

学生实验

心得

10、某公司得 10 家下属企业得产量与单位生产费用之间得关系如表所示。

要求:(1)画出相关图、并判断产量与单位生产费用之间得相关方向。

（2）计算相关系数、指出产量与单位生产费用之间得相关方向与相关程度。

（3）确定自变量与因变量、拟合直线回归方程。

（4）计算估计相关误差 Syx、（5）对相关系数进行检验(显著性水平取 0、05)。

（6）对回归系数进行检验(显著性水平取 0、05)。

（7）在 95%得概率保证下、求当产量为 130 万件时单位生产费用得置信区间。

学生实验

心得

(1)

(2)

(3)

学生实验

心得 三、实验体会

通过实验学习、使我们对统计工作有了一个初步得认识、以及统计软件在统计工作中应用得重要性与方便性、了解信息收集与处理过程、为以后专业理论课程得学习奠定实践基础。学习了 EXEL 与 SPSS 软件、有力得将理论知识与实践联系在一起、并且进一步掌握了理论知识、提高了分析问题、解决问题得能力。在应用软件分析出得数据中、有很多都不知道就是什么意思、还有得数据概念模糊、这都就是在今后得学习中需要改进与加强得。

学生(签名):

2015 年 10 月 25 日

指导

教师

评语

成绩评定: 指导教师(签名):

****年**月**日

第五篇：统计学实验报告

应用统计学实验报告

武汉工大学

管理学院

应用统计学 课程实验（上机）报告专业班级：2010级工商管理01班 学 号： 指导老师：夏剑锋

实验（上机）地点：活动中心 学期：2012—2013第二学期

第 1 页；共 23页

应用统计学实验报告

实验（上机）日期：2013年4月25日

第1 次 实验（上机）主题：统计软件的运用 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立

实验（上机）目的与要求：

1、掌握启动和退出统计软件

2、掌握数据库的建立

3、搜集一些数据并建立数据库

4、进行一些统计计算（函数、描述性统计）

5、制作统计图

6、计算各种统计指标

实验（上机）内容及方法

一、基本操作

1.在EXCEL图标双击，打开工作表。

2.在“文件”菜单下，选择“新建”，在右边“新建工作簿”选择“空白工作簿”。

3.单击页面右上角红色关闭按钮，关闭工作表，并退出软件。如提醒“是否保存”则选择保存，或者选择取消在查看后在退出。

二、描述性统计

1.在数据表窗口输入数据如下：

59 78 86 94

81 76 69

表1-1某学科成绩表 78 94 49 76 89 95 83 58 76 66 81 68

78 76 93

68 63 69 78 2.单击保存，在文件名称中输入“成绩文件”

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应用统计学实验报告

3.加载数据分析工具：在“工具”下拉菜单下找到“加载宏”，单击，选择“数据分析工具”点击确认。

图1-1 加载分析工具库

4.再在工具下拉菜单下找到“数据分析”选项。

图1-2 打开数据分析

第 3 页；共 23页

应用统计学实验报告

5.单击“数据分析”，选择“描述性统计”

图1-3开始描述性统计

6.数据复选框如下，单击确定，图1-4描述性统计选项卡

7.显示结果如下：

平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度

表1-2 描述性指标显示结果 77.91667 区域 1.972982 最小值 78 最大值 76 求和 11.83789 观测数 140.1357 最大(1)-0.24247 最小(1)-0.19707 置信度(95.0%)

第 4 页；共 23页

2805 36 98 49

4.005367

应用统计学实验报告

三、函数计算：

1、简单函数运算：

1)将鼠标定位在单元格，进入编写模式，输入函数：“=A1*A1”，点击回车键，在哦单元格内出现运算结果。把鼠标移到单元个右下角，直到出现“十字”按住鼠标右键往下拉，则将运算复制。显示结果如下:

图1-4 函数输入

2)插入函数：（用函数求和）

3)单击输入框中的函数输入符号，点击确定（如下图），计算书刚刚输入成绩的总和为：2805

图1-5 插入函数选项卡

按照同样的方法可以选择其他函数形式进行统计统计运算。

第 5 页；共 23页

应用统计学实验报告

2、制作统计图：

1)直方图：

 在表格上输入分组方式：

表1-3 分组方式

99

 在工具菜单下找到数据分析，单击，并在对话框中选择“直方图”，单击“确定”

图1-6 直方图操作选项

图1-7 直方图复选框

第 6 页；共 23页

应用统计学实验报告

 统计结果如下：

表1-4 频率分析表 分数

99

其他

频率 8 11 7 7 0

直方图***989分数99其他

图1-8 成绩分析直方图

频率频率 如果在复选框中选择“柏拉图”和“表格输出”，显示结果如下：

直方图***99959其他接收

图1-9 带累计频率的直方图

150.00%100.00%50.00%0.00%频率累积 %2)饼形图：

在“插入”菜单下，选择“图表”，在对话框中选择“饼形图” 频率第 7 页；共 23页

应用统计学实验报告

图1-10 饼形图选择框

根据向导输入数据，分别选择。最终统计图表如下：

成绩分析饼形图90-9919%其他0-590%8%60-6922%80-8919%70-7932%0-5960-6970-7980-8990-99其他

图1-11 成绩分析饼形图

第 8 页；共 23页

应用统计学实验报告

上机总结：

1、通过本次上机，巩固了excel的基本操作，让操作更加流畅。

2、进一步了解了函数的使用，能够熟练的掌握基本的统计量的运算。

3、通过实验的学习和比较，进一步加深了对统计量意义的学习。

实验（上机）成绩：第 9 页；共 23页

评阅老师： 评阅时间：

应用统计学实验报告

实验（上机）日期： 2013年5月9日 第 2 次 实验（上机）主题：假设检验与方差分析 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立

实验（上机）目的与要求：

1、建数据库：（1）假设检验（双样本数据）（2）方差分析：单因素方差分析和双因素方差分析

2、掌握假设检验的计算与分析

3、掌握方差分析的计算与分析

4、输出计算结果并进行分析

5、进行检验和决策

实验上机内容及方法

一、单因素分析

1.检验数据：

表2-1 三种训练方法下工人的日产量

方法1 方法2 方法3 22 18 18 27 24

人均日产量 18 16 21 22 11 17 15

2.将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”

图2-1 分析工具选择

第 10 页；共 23页

应用统计学实验报告

3.在数据复选框内选择数据如下；

图2-2 单因素分析复选框

结果输出：

表2-2 单因素分析结果

组 行 1 行 2 行 3 方差分析 差异源 组间 组内 总计 观测数 5 5 5 SS 40 192 232

求和 85 105 95 df 2 12 14

平均 17 21 19 MS 20 16

方差 17.5 15.5 15 F 1.25

P-value 0.321277

F crit 3.885294

分析：F crit=3.885294；F=1.25 因为F=1.25＜F crit=3.885294，所以拒绝训练方法对日产量有显著影响，即三种训练方法对日产量没有显著影响。

二、双因素分析（无交互作用）实验数据

表2-3 4个工人和3台机器配合的日产量

A1 A2 A3 B1 50 63 52 B2 47 54 42

第 11 页；共 23页

B3 47 57 41 B4 53 58 48

应用统计学实验报告

将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”

图2-3 无交互作用双因素分析选项

在数据复选框内选择数据如下；

图2-4 无交互作用双因素分析复选框

分析结果输出：

表2-4方差分析：无重复双因素分析

SUMMARY 行 1 行 2 行 3 列 1 列 2 列 3 列 4 方差分析 观测数 4 4 3 3 3

求和 197 232 183 165 143 145 159

平均 49.25 58 45.75 55 47.66667 48.33333

方差

8.25 14 26.91667

36.33333 65.33333

显著性水平：1%

第 12 页；共 23页

应用统计学实验报告

差异源 行 列 误差

总计 SS 318.5 114.6667 32.83333

df 2 3 6

MS F P-value F crit

159.25 29.10152 0.000816 10.92477 38.22222 6.984772 0.022015 9.779538 5.472222

466 11

MS

F

P-value

F crit 方差分析：无重复双因素分析

方差分析 显著性水平：5% 差异源 行 列 误差

总计 SS 318.5 114.6667 32.83333

df 2 3 6

159.25 29.10152 0.000816 5.143253 38.22222 6.984772 0.022015 4.757063 5.472222

466 11

分析：

行因素：在显著性水平为1%的时候，F crit=10.92477，在显著性水平为5%时，F crit=5.143253，都远小于F =29.10152。即不同牌号机器上的日产量有高度显著性差别。

列因素：在显著性水平为1%的时候，F crit=9.779538，在显著性水平为5%时，F crit=4.757063，F=6.984772。因为4.757063＜6.984772＜9.779538。则不同工人的日产量只有显著的差别。

三、双因素分析（有交互作用）实验数据

表2-5 灯泡寿命数据

因 子 B

B1 B2 B3

A1

13.2 15 16.1 17.3 18 17

因子A A2 A3

14.4 14 15.6 13.6 13.7 16.3 14.3 17.1 14.5 17.1 15.7 16.1

第 13 页；共 23页

应用统计学实验报告

将数据输入软件，并在“工具”菜单下选择“数据分析”，选择如图，单击“确认”

图2-5 有交互作用双因素分析

在数据复选框内选择数据如下；

图2-6 有交互作用双因素分析复选框

分析结果输出：

表2-5方差分析：可重复双因素分析

观测数 求和平均 方差

28.2 14.1 1.62

15 0.72

27.6 13.8 0.08

85.8 14.3 0.796

第 14 页；共 23页

应用统计学实验报告

观测数 求和平均 方差

观测数 求和平均 方差

总计

观测数 求和平均 方差

方差分析

差异源 样本 列 交互 内部 总计 2 33.4 28 16.7 14 0.72 0.18 2 35 30.2 17.5 15.1 0.5 0.72 96.6 16.1 3.096 88.2 14.7 0.62 33.4 16.7 0.32 33.2 16.6 0.5 94.2 15.7 2.348 94.8 15.8 2.188

98.4 16.4 1.52

P-value

F crit

显著性水平为5% SS 14.04 6.24 10.92 5.36 36.56

df

MS

F 7.02 11.78731 0.003063 4.256495 2 3.12 5.238806 0.030987 4.256495 4 2.73 4.583955 0.027093 3.633089 9 0.595556

方差分析

差异源 样本 列 交互 内部 总计

显著性水平为：1% SS df MS 14.04 2 7.02 6.24 2 3.12 10.92 4 2.73 5.36 9 0.595556 36.56 17

F

11.78731 5.238806 4.583955

P-value 0.003063 0.030987 0.027093

F crit 8.021517 8.021517 6.422085

分析：

1、因子A（工艺方法）分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=8.021517，在显著性水平为5%时，F crit=4.256495，F =6.24，因为4.256495＜6.24＜8.021517，则工艺方法对灯泡寿命的影响是显著的。

2、因子B（灯丝配方）分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=8.021517，在显著性水平为5%时，F crit=4.256495，F =11.78731，因为8.021517＜11.78731，则灯丝配方对灯泡的寿命影响是高度显著的。

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3、交互作用分析：在显著性水平为1%的时候，F crit=6.422085，在显著性水平为5%时，F crit=3.633089，F =4.583955，因为3.633089＜4.583955＜6.422085。则工艺和菲方之间存在交互作用。

实验上机总结：

1、学会如何让运用软件进行方差计算和分析；

2、通过提出假设，了解如何通过计算数据进行显著性判断和检验；

3、根据假设和检验结果，明白如何进行判断。

实验上机成绩：

评阅老师：

评阅时间：

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实验（上机）日期：2013年5月16 第 3 次 实验（上机）主题：回归分析 实验（上机）类别）：验证性 完成方式：独立

实验（上机）目的与要求：

1、搜集数据并建数据库

2、掌握一元线性回归的计算与分析

3、掌握多元线性回归的计算与分析

4、输出计算结果并进行分析

5、进行检验和预测

实验上机的内容及方法 一，一元线性回归 数据显示如下：

（表3-1十个企业的生产费用与产量数据）

企业编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 产量X（千克）40 42 48 55 65 79 88 100 120 140 生产费用Y（千元）150 140 160 170 150 162 185 165 190 185 将数据输入工作表，在“工具”菜单下选择“数据分析”，然后选择“回归”胆机确定。在复选框中选择如下：

（图3-1一元回归分析复选框）

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则显示相关数据处理结果如下：

表3-2 回归统计表

Multiple R R Square Adjusted R quare 标准误差 观测值

表3-3 方差分析表

0.807766 0.652486 0.609047 10.5332

回归分析 残差 总计 df

SS MS F Significance F 1666.514 1666.514 15.02064 0.004704 8 887.586 110.9483 2554.1

表3-4 回归分析表

Intercept X Variable 1 Coefficients 标准误差 t Stat

Lower Upper

95% 95% 134.7893 8.643234 15.59477 2.85E-07 114.8579 154.7206 0.397821 0.102646 3.875647 0.004704 0.161118 0.634525

P-value 得到散点图和拟合分析图如下：

Normal Probability Plot20010000204060Sample Percentile图3-2 散点图 Y80100

X Variable 1 Line Fit Plot***0X Variable 1图3-3 拟合分析图

Y预测 Y150Y

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相关分析：

1、回归方程

由散点图得知回归方程为一元线性方程。得到回归方程如下： Y=134.7893+0.397821X

2、显著性分析

得到Multiple R=0.807766＞0.765（在检验数为0.01时相关系数检验数）表示回归方程显著。

t Stat=3.875647＞2.306（α=0.05，自由度=8时t值）则统计检验结果显著。其存在良好的线性关系。

F=15.02064＞5.32（在α=0.05，n1=1,n2=8时F值），表示回归结显著。

3、相关预测

在产量为80千件时，平均生产费用的置信区间（α=0.05）生产费用预测Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*0.317=166.614-7.707=158.844 下界=166.614+7.707=174.321 即总体均值得95%置信区间为（158.844，174.321）

在产量为80千件时，生产费用的置信区间（α=0.05）生产费用预测Y0=134.7893+0.397821 *80=166.615 下界=Y0-2.306*10.5332*1.049=166.614-25.503=140.637 下界=166.614+25.503=191.643 即总体得95%置信区间为（140.637，191.643）

二，多元回归 试验数据：

表3-5 某企业10个月的月管理费用与工人劳动日数和机器开工台数的资料

管理费用Y 工人劳动日数X1 29 45 24 42 27 44 25 45 26 43 28 46 30 44 28 45 28 44 27 43

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机器开工台数X2 14 15 13 13 14 16 16 15 15 将数据输入工作表，在“工具”菜单下选择“数据分析”，然后选择“回归”胆机确定。在复选框中选择如下：

图3-4 多元回归复选框

则显示相关数据处理结果如下：

表3-5 回归统计表

回归统计

Multiple R 0.85377 R Square 0.728923 Adjusted R

0.651473

Square 标准误差 1.070639 观测值 10

表3-6 方差分析表

回归分析 残差 总计 df SS MS F Significance F 2 21.57613 10.78806 9.411471 0.010371 7 8.023873 1.146268 29.6

表3-7 回归分析表

Coefficients 标准误差 t Stat

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P-value 下限 上限

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Intercept X Variable 1 X Variable 2

95.0% 95.0%

-13.8196 13.3233-1.03725 0.334115-45.3242 17.68497 0.56366 0.303274 1.858586 0.10543-0.15347 1.280789 1.099469 0.313139 3.511123 0.009844 0.359013 1.839926 得到散点图和拟合分析图如下：

Normal Probability Plot402000204060Sample Percentile图3-5 散点图 Y80100

X Variable 1 Line Fit Plot***X Variable 1图3-6 拟合分析图

Y预测 Y4647Y

相关分析：

1、回归方程

由散点图得知回归方程为二元线性方程。得到回归方程如下： Y=-13.8196+ 0.56366X1+ 1.099469X2

2、回归方程检验

R Square= 0.728923＞0.6516

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F= 9.411471＞4.74(α=0.05，自由度=2,7时，F值)即：回归方程的拟合程度很好。

3、回归系数：

t 1= 1.858586＜2.365（α=0.05，自由度=7时，t值）t2= 3.511123＞2.365（α=0.05，自由度=7时，t值）

所以β1不显著，β2显著。即工人劳动日数对管理费用的影响并不是显著；机器开工台数对管理费用影响显著。

4、相关系数分析：

表3-8相关系数分析表

Y X1 X2

Y X1 X2

0.501517 1 0.771462 0.184094 则得到Y与X1之间的相关系数为0.501517；Y与X2之间的相关系数为0.771462，X1与X2之间的相关系数为0.184094 计算相应的偏回归系数Y与X1之间的偏相关系数为0.5748；Y与X2之间的相关系数为0.7987。

又t1= 0.5748*√7/√（1-0.5748*0.5748）=1.86＜2.356（α=0.05，自由度=7时，t值）

T2=0.7987*√7/√（1-0.7987*0.7987）=3.51＞2.356（α=0.05，自由度=7时，t值）

即：工人劳动日数与管理费用之间的偏相关系数不显著；机器开工台数与管理费用之间的偏相关系数是显著的。

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实验上机总结：

1、学会如何让运用软件进行一元与二元方程回归分析的计算；

2、通过提出假设，了解如何通过计算数据进行系数显著性判断和检验；并对方程的拟合优度和相关性进行判断

3、根据回归结果很好的预测，并在给出置信度的情况下对总体均值和个体值进行预测。

实验上机成绩：

评阅老师：

评阅时间：

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