参数估计案例

1、.大学生综合素质成绩分析参与者：李艳起止时间：学习目的：（ 1) 掌握参数估计的统计方法，能够针对具体的数据进行实际运用（ 2) 深入挖掘数据，结合数据特点选择恰当的统计方法进行分析（ 3) 熟练使用 excel 进行数据分析，并结合具体背景给出合理解释（ 4) 掌握统计分析报告的撰写方法调查研究背景与现实意义大学生是备受关注的群体， 这些年轻人日后必定承担着很多责任。 所以社会也很关注高校对大学生的培养。 如今大学生的培养状况如何呢 ? 高校的培养方案是否还需改进呢？让我们一起来研究一下大学生的学习状况。调查方案的设计抽样整理数据分析数据总结数据分析1，数据的基本信息序号综合素质分性别序号综

2、合素质分性别182.54男2675.4男281.57女2775.38男381.44女2874.93男480.83女2974.49女580.29男3074.44女680.25女3174.43男.780.14男3274.28男880.05男3373.88男979.61女3473.67男1079.44女3573.21女1179.22女3672.34男1278.55男3772.32女1378.26女3872.16女1477.93女3971.64女1577.9男4071.12男1677.69男4170.7女1777.53女4269.87女1877.16男4369.87女1977.09女4469.48男2

3、077.09女4568.09男2176.86女4667.84女2276.59女4767.26男2376.53男4866.68男2476.08男4964.55男2575.63女5064.25男分组人数女生男生60-6520265-7073470-75147775-801911880-85844.综合素质分分布状况2018161412108642060-6565-7070-7575-8080-85人数女生男生综合素质分布状况80-8560-654%16%65-7014%75-8070-7528%38%女生男生60-6560-6580-850%65-7080-8512%8%16%16%65-7016

4、%70-7528%75-8075-8032%70-7544%28%.样本的描述性统计综合素质分数平均74.971标准误差0.648376中位数75.515众数77.09标准差4.584712方差21.01958峰度-0.36939偏度-0.55409区域18.29最小值64.25最大值82.54求和3748.55观测数50最大 (1)82.54最小 (1)64.25置信度 (95.0%) 1.302961分段的描述性统计总人数女生男生平均10 平均5平均5标准误差2.94957624标准误差1.870828693标准误差1.095445115中位数8中位数4中位数4标准差6.59545298标准差4.183300133标准差2.449489743方差43.5方差17.5方差6峰度-0.7269124峰度-0.024489796峰度-1.75偏度0.3572646偏度0.512240833偏度0.170103454区域17 区域11区域6最小值2最小值0最小值2最大值19 最大值11最大值8求和50 求和25求和25观测数5观测数5观测数5最大 (1)19最大 (1)11最大 (1)8最小 (1)2最小 (1