统计学实验报告

1、统计学实验报告1. 实验步骤总结 数据的搜集与整理一. 数据的搜集l 间接数据的搜集方法一：直接通过进入专业的数据库网站查询数据方法二：使用搜索引擎进行数据的搜索l 直接数据的搜集抽样调查：1 调查方案设计2 调查问卷设计3 问卷发放4 问卷回收二. 数据的整理l 数据编码1. 在Excel中选择三列，将三列分别命名，后两列为：编码符号、代表含义2. 数据搜集好后，按照他们的特征进行分类，并依次放入第一列3. 在“编码符号”列为每一个列别编码，并在“代表含义”列说明编码的含义l 数据的录入转置（行与列换位）：1. 激活数据所在单元格2. 单击鼠标右键，选中“复制”3. 在空白处激活另一单元格，

2、点击鼠标右键，选中“选择性粘贴”项。4. 在弹出的“选择性粘贴”对话框中，粘贴项选中“全部”，运算选中“无”，选中“转置”复选框，点击确定按钮既得转置的结果。单元格内部换行：“Alt+Enter”组合键l 数据的导入方法一：1.单击菜单栏“文件打开”，在弹出的的“打开”对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。方法二：1.单击菜单栏“数据导入外部数据导入数据”，在弹出的“选取数据源”的对话框中找到要导入的文件。 2.双击鼠标左键或者单击打开按钮，所需要的文件就被导入了。l 数据的筛选自动筛选：1. 选中要筛选的数据区域2. 使用菜单栏中的“数据筛选自

3、动筛选”，这时每列的第一个单元格的右边都会出现一个下拉箭头，我们就可以通过下拉菜单中的选择实现筛选。3. 如果选择了下拉菜单中的“自定义”，就会弹出一个“自定义自动筛选方式”对话框，在对话框中可自己选择筛选条件，然后点击确定按钮。高级筛选：1. 将要筛选数据区域的列标题复制粘贴在空白区域，并在他们对应下的单元格中输入所要筛选的条件。2. 使用菜单栏中的“数据筛选高级筛选”，弹出一个“高级筛选”对话框。3. 在对话框中选择筛选结果显示方式，然后选择“列表区域”“条件区域”“复制到”的表格区域。在选择“条件区域”“列表区域”时要将标题行一并选进去。可根据实际情况看是否选中“选择不重复的记录”复选框

4、。点击确定按钮返回结果。（1） 描述数据的图表方法一、频数频率表方法一：1、在数据表中选定单元格区域 2、插入函数选择函数类别为统计，然后选择frequency函数点击确定 3、按照要求在表中选定数据区和条件区使用组合键“ctrl+alt+enter”，得到频数返回结果 4、对表格进行表头的修饰，计算频率方法二：1、单击菜单栏中的“工具”，选定数据分析，选择直方图，点击确定 2、选择输入，接收区域，选定输出方式，点击确定，得到频数返回结果 3、对表格进行表头修饰，计算频率二、直方图1、单击菜单栏中的“工具”，选定数据分析，选择直方图，点击确定2、选择输入和接收区域，选定输出方式，并选定图表输出

5、，点击确定3、单击直方图的柱体，点击鼠标右键，选择数据系列格式，打开系列“频率”格式对话框，点击选项，将分类间隔调为0，点击确定。三、折线图1、激活单元格，单击菜单栏中的“插入”，点击“图表”，在图表类型中选中折线图，并选择折线图的类型，点击下一步2、在按照要求选择数据区域，设定系列产生在列，点击下一步3、为图表设置标题、坐标轴、网格线等项目，点击完成四、散点图1、激活单元格，单击菜单栏中的“插入”，点击“图表”，在图表类型中选中散点图，并选择散点图的类型，点击下一步2、在按照要求选择数据区域，设定系列产生在列，点击下一步3、为图表设置标题、坐标轴、网格线等项目，点击完成（2） 统计数据的描述

6、一、直接调用函数：l 算数平均数1、激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在函数类别框中选择“average”，点击确定，弹出函数参数对话框。2、点击数据1、数据2.栏右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，点击“确定”按钮。l 标准误差因为标准误差属于嵌套函数，所以需要手动输入，标准误差Stdev/sqrt(Count)1、 激活单元格，手动输入“=stdev(数据区域)/sqrt(count(数据区域）”，按回车键。l 中位数1、激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在

7、函数类别框中选择“median”，点击确定，弹出函数参数对话框。2、点击数据1、数据2.栏右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，点击“确定”按钮。l 众数1激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在函数类别框中选择“MODE”，点击确定，弹出函数参数对话框。2点击数据1、数据2.栏右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，点击“确定”按钮。l 峰度1激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在函数类别框中选择“KURT”，点击确定，弹出函数参数对话框。2点击数据1、数据2.栏右边的箭头

8、，拖动鼠标选择数据区域，点击“确定”按钮。l 偏度1激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在函数类别框中选择“SKEW”，点击确定，弹出函数参数对话框。2点击数据1、数据2.栏右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，点击“确定”按钮l 四分位数1激活单元格，单击菜单栏的“插入”，选定“函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择函数的类别为“统计”，在函数类别框中选择“QUARTILE”，点击确定，弹出函数参数对话框。2点击array栏右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，在quart中填入0-4的数字。点击“确定”按钮二、利用描述统计工具：1

9、、 使用“工具-数据分析”菜单，打开数据分析对话框，分析工具选择“描述统计”，点击确定按钮。弹出“描述统计”对话框。2、 在“描述统计”对话框中，点击输入数据框右边的箭头，拖动鼠标选择数据区域，分组方式选择“逐列”，点击输出区域框右边的箭头，选择单元格。选中“汇总统计”“平均数置信度”“第K大值”“第K小值”复选框，并在复选框后面的数据栏里填上数值。3、 点击“确定”按钮。三、变异系数法一：直接调用函数：变异系数=标准差/平均值法二：利用数据分析库计算出标准差和均值，再两个相除四、化系数法一：直接调用函数：（样本数据-平均值）/样本标准差法二：利用数据分析库计算出平均值和样本标准差，再套用公式

10、（3） 参数估计1、 周期抽样1、 单击菜单栏中的“工具”数据分析，打开“数据分析”对话框，从分析工具下框中选择“抽样”，点击确定打开“抽样”对话框。2、 点击输入区域右侧的箭头，鼠标拖动选择数据区域，抽样方法选择“周期”，因为周期型的抽样不承认标志名，所以可以忽略标志，在周期右侧的间隔数据框中输入周期间隔数，输出选项选择“输出区域”，点击右侧的箭头，鼠标选择单元格。3、 点击“抽样”对话框的确定按钮，返回结果。2、 函数表单1、 为样本数据命名。拖动鼠标选定数据，其中包括数据名。使用“插入名称指定”菜单，打开“指定”对话框，选择“首行”复选框，点击确定按钮。2、 构建函数表单框架。在一列单元

11、格中依次输入样本统计量、样本个数、样本均值、样本标准差、用户输入、置信水平、计算结果、抽样标准差、自由度、t值、置信区间半径、置信区间下限、置信区间上限。3、 按住“ctrl”建，选中样本个数、样本均值、样本标准差、置信水平、抽样标准差、自由度、t值、置信区间半径、置信区间下限、置信区间上限所在的单元格，以及他们所在行紧挨后面的单元格，使用“插入名称指定”菜单，打开“指定”对话框，选定“最左列”复选框。点击确定按钮。4、 输入框架下对应的数据和函数公式。样本个数=COUNT(样本数据)、样本均值=average（样本数据）、样本标准差=stdev(样本数据)、抽样标准差=样本标准差/squrt

12、(样本个数)、自由度=样本个数-1、t值=tinv(1-置信水平，自由度）、置信区间半径=t值*抽样标准差、置信区间下限=样本均值-置信区间半径、置信区间上限=样本均值+置信区间半径。（4） 假设检验一、t-检验:双样本等方差假设1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“t-检验:双样本等方差假设”选项，点击确定按钮。2在弹出的对话框里面分别输入变量1与变量2的数据区域，在“假设平均差”的输入框中输入“样本1总体均值和样本2总体均值的平均差”，选中标志复选框，在显著性系数的输入框中输入数值，选择输出区域。3.单击确定按钮，返回结果。二、t-检验:双样本异方差假设1选中

13、菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“t-检验:双样本异方差假设”选项，点击确定按钮。2在弹出的对话框里面分别输入变量1与变量2的数据区域，在“假设平均差”的输入框中输入“样本1总体均值和样本2总体均值的平均差”，选中标志复选框，在显著性系数的输入框中输入数值，选择输出区域。3.单击确定按钮，返回结果。三、F-检验 双样本方差分析1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“F-检验 双样本方差”选项，点击确定按钮。2在弹出的对话框里面分别输入变量1与变量2的数据区域，选中标志复选框，在显著性系数的输入框中输入数值，选择输出区域。3.单击确定按钮，

14、返回结果。四、t-检验: 成对双样本均值分析1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“t-检验:平均值的成对二样本分析”选项，点击确定按钮。2在弹出的对话框里面分别输入变量1与变量2的数据区域，在“假设平均差”的输入框中输入“样本1总体均值和样本2总体均值的平均差”，选中标志复选框，在显著性系数的输入框中输入数值，选择输出区域。3.单击确定按钮，返回结果。（5） 方差分析 一、单因素方差分析1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“方差分析：单因素方差分析”选项，点击确定按钮。2.在弹出的“单因素方差分析”对话框中，再输入区域的输入框中选中输

15、入区域。分组方式按照数据的排列形式选择行或是列，选中“标志位于第一行”的复选框，在显著性系数的输入框中手动输入数值，最后选择输出区域。3.点击确定按钮，返回结果。注意：1.在选中输入区域的时候不能选中因素名称，只能选中因子名称（如计划1、计划2等），在选中因子名称后要选中标志复选框。 2. F、P-value、F crit三列为判别列。二、无重复双因素分析1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“方差分析：无重复双因素方差分析”选项，点击确定按钮。2.在弹出的“无重复双因素方差分析”对话框中，再输入区域的输入框中选中输入区域。选中“标志”的复选框，在显著性系数的输入框

16、中手动输入数值，最后选择输出区域。3.点击确定按钮，返回结果。注意：1.两个因子中间不能有交互作用。 2. 在对数据进行处理的时候要将数据表的表头去掉，在选择输入区域的时候才能选中两个因素的数据。 3. 无重复双因素方差分析要下两个结论，行因素一个，列因素一个。三、可重复双因素分析1选中菜单栏中的“工具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“方差分析：可重复双因素方差分析”选项，点击确定按钮。2.在弹出的“可重复双因素方差分析”对话框中，再输入区域的输入框中选中输入区域。在“在每一样本的行数”的输入框中输入样本的观测次数，在显著性系数的输入框中手动输入数值，最后选择输出区域。3.点击确定

17、按钮，返回结果。注意：1.如果样本的行数不同，只能删除行，使样本的观测次数相等。 2. 在可重复双因素方差分析中有几个对比就要下几个结论。（6） 相关与回归一、 Correl函数1. 激活空白单元格，使用菜单栏中的“插入函数”，弹出“插入函数”对话框。2. 对话框中，在选择类别的下拉菜单中选中“统计”，函数选择“CORREL”函数，点击确定，弹出“函数参数”对话框。3. 在对话框中的数组输入框中选择输入数组单元格所在区域，在选择时不能将标志所在的单元格选中。点击确定返回结果。二、 Intercept函数1. 激活空白单元格，使用菜单栏中的“插入函数”，弹出“插入函数”对话框。2. 对话框中，在

18、选择类别的下拉菜单中选中“统计”，函数选择“INTERCEPT”函数，点击确定，弹出“函数参数”对话框。3. 在对话框中的数组输入框中选择输入数组单元格所在区域，点击确定返回结果。三、 Slope函数1. 激活空白单元格，使用菜单栏中的“插入函数”，弹出“插入函数”对话框。2. 对话框中，在选择类别的下拉菜单中选中“统计”，函数选择“SLOPE”函数，点击确定，弹出“函数参数”对话框。3. 在对话框中的数组输入框中选择输入数组单元格所在区域，点击确定返回结果。四、 Forecast函数1.将期数的格式改为数值，激活单元格，选中菜单栏“插入函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择“Forecas

19、t”函数2.在弹出的“函数参数”对话框的“X”对应的输入框中输入所要预测的期数,在known_ys对应的输入框中选择输入每期对应的数值，在known_xs对应的输入框中选择输入期数。“ctrl+alt+enter”返回结果。五、 Linest函数1.将期数的格式改为数值，激活单元格，选中菜单栏“插入函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择“LINEST”函数2.在弹出的“函数参数”对话框的known_ys对应的输入框中选择输入引用数组所在的单元格区域，在known_xs对应的输入框中选择输入引用数组所在的单元格区域。在const与stats中输入逻辑值。“ctrl+alt+enter”返回结果

20、。六、 Trend函数1.将期数的格式改为数值，激活单元格，选中菜单栏“插入函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择“TREND”函数2.在弹出的“函数参数”对话框的known_ys对应的输入框中选择输入引用数组所在的单元格区域，在known_xs对应的输入框中选择输入引用数组所在的单元格区域。在new_xs中对应的输入框中选择输入引用数组所在的单元格区域。在const中输入逻辑值。“ctrl+alt+enter”返回结果。预测函数的参数的含义：known_ys：因变量y的观测值集合known_xs：自变量x的观测值集合，它可以是一个变量或多个变量的集合。const：逻辑值，指明是否强制使常数

21、b为0或为1。stats：逻辑值，指明是否返回附加回归统计值。七、 Index函数1. 将期数的格式改为数值，激活单元格，选中菜单栏“插入函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择“INDEX”函数。2. 弹出“选定函数”对话框，选定“array,row_num,column_num”组合方式后，单击确定。3. 弹出“函数参数”对话框，在array的输入框中引用单元的区域或数组常量，在row_num输入框中输入数组或引用中要返回值的行序号，在column_num输入框中输入数组或引用中要返回值的列序号。“ctrl+alt+enter”返回结果。八、 “回归”分析工具扩展函数1 使用菜单栏中的“工

22、具数据分析”，在弹出的“数据分析”对话框中选择“回归”选项，点击确定按钮。2 弹出“回归”对话框，在y和x值输入区域的输入框中选择输入数据区域，选中“标志”复选框，选择输出区域。选中“残差”“标准残差”的复选框。3 点击确定按钮返回结果。（7） 时间序列一测定增长量和平均增长量l 逐期增长量1.激活第一期数据列旁边的空白列所对应的单元格，因为“逐期增长量=本期数据上一期数据”，所以第一期的增长量所对应的单元格输入“”，在第二期的增长量所对应的单元格里面输入相对地址。2.激活第二期的增长量所在单元格利用自动填充计算以后时期的逐期增长量。l 累计增长量1.计算累计增长量时，一般将第一期作为基期。“

23、累计增长量=报告期水平基期水平”，激活逐期增长量列旁边空白的列第一期所对应单元格，输入“0”。在第二期所对应的单元格中输入“=第二期水平所对应的相对地址基期水平的绝对地址”。2.激活第二期的累计增长量所在单元格利用自动填充计算以后的累计增长量。l 平均增长量水平法：水平法时直接用各期逐期增长量计算序时平均数。1.激活要输入平均量的单元格，输入“=average（起始期相对地址：结束期相对地址）”，回车键返回结果。2.激活刚才所输入的单元格，利用自动填充完成以后时期的平局增长量的计算。累计法：用最后一期的累计增长量除以（期数1）。1.激活要输入平均量的单元格，输入“=最后一期相对地址/（期数1）

24、”，回车键返回结果。2. 激活刚才所输入的单元格，利用自动填充完成以后时期的平局增长量的计算。二测定发展速度与平均发展速度l 环比发展速度1.从第二期开始，激活单元格，在单元格里面输入“=本期水平相对地址/上一期水平相对地址”，回车键返回结果。2.再次激活刚才输入数据的单元格，利用自动填充完成后面时期的发展速度的计算。3.选中环比发展速度所在列，单击鼠标右键，选中“设置单元格格式”，选择数值下的分类下拉框中的“百分比”，并在右侧“小数位数”框中输入2，单击确定。l 定基发展速度1.从第二期开始，激活单元格，在单元格里面输入“=本期水平相对地址/上一期水平绝对地址”，回车键返回结果。2.再次激活

25、刚才输入数据的单元格，利用自动填充完成后面时期的发展速度的计算。3.选中定基发展速度所在列，单击鼠标右键，选中“设置单元格格式”，选择数值下的分类下拉框中的“百分比”，并在右侧“小数位数”框中输入2，单击确定。l 平均发展速度1.平均发展速度是各个时期环比发展速度的几何平均数，用于描述现象在整个观察期内平均发展变化的程度。2.激活单元格，在单元格中输入“=Geomean（第一个环比发展速度相对地址：最后一个环比发展速度相对地址）”，回车键返回结果。3.激活平均发展速度所在单元格，单击右键，选中“设置单元格格式”，选择数值下的分类下拉框中的“百分比”，并在右侧“小数位数”框中输入2，单击确定。三

26、长期趋势的测定l 移动平均法调用函数：1.将各期水平旁边的空白单元列分别命名：三项移动平均、四项移动平均、二项移正平均。2.三项移动平均：激活第二期三项移动平均所对应的单元格，输入“=average（第一期水平相对地址：第三期水平相对地址）”，回车键返回结果。再次激活单元格，将鼠标移动到单元格右下角，使鼠标变成十字符号，向下拖动鼠标到倒数第二期的单元格，放开鼠标。3. .四项移动平均：激活第三期四项移动平均所对应的单元格，输入“=average（第一期水平相对地址：第四期水平相对地址）”，回车键返回结果。再次激活单元格，将鼠标移动到单元格右下角，使鼠标变成十字符号，向下拖动鼠标到倒数第二期的单

27、元格，放开鼠标。4.二项移正平均：激活第三期二项移正平均所对应的单元格，输入“=average（第三期四项移动平均相对地址：第四期四项移动平均相对地址）”，回车键返回结果。再次激活单元格，将鼠标移动到单元格右下角，使鼠标变成十字符号，向下拖动鼠标到倒数第三期的单元格，放开鼠标。数据分析库：1.选择菜单栏“工具数据分析”，在弹出的数据分析对话框中选择“移动平均”，点击确定按钮。2.在弹出的移动平均对话框中，选择输入数据区域，选中“标志位于第一行”复选框，间隔输入“3”，选定输出区域。分选定“图标输出”和“标准误差”复选框，点击确定按钮。l 指数平滑法1. 选择菜单栏“工具数据分析”，在弹出的数据

28、分析对话框中选择“指数平滑”，点击确定按钮。2.在弹出的指数平滑的对话框中，选择输入的数据区域，阻尼系数输入“0.4”，选中“标志”复选框，选择输出区域，分选定“图标输出”和“标准误差”复选框，点击确定按钮。四剔除季节变动1.利用三项移动平均法计算时间序列长期趋势值T。激活第二期三项移动平均所对应的单元格，输入“=average（第一期水平相对地址：第三期水平相对地址）”，回车键返回结果。再次激活单元格，将鼠标移动到单元格右下角，使鼠标变成十字符号，向下拖动鼠标到倒数第二期的单元格，放开鼠标。2.计算变动分量值，激活第二期变动分量值所对应的单元格，输入“=第二期的数值/第二期对应的三项移动平均

29、值”。再次激活单元格，将鼠标移动到单元格右下角，使鼠标变成十字符号，向下拖动鼠标到倒数第二期的单元格，放开鼠标。3.将各年同季的变动分量值汇总在同一列上。4.求出每一季的变动分量的比率。5.求出季节比率之和6.计算调节后的季节比率五趋势预测Forecast函数1.将期数的格式改为数值，激活单元格，选中菜单栏“插入函数”，在弹出的“插入函数”对话框中选择“Forecast”函数2.在弹出的“函数参数”对话框的“X”对应的输入框中输入所要预测的期数,在known_ys对应的输入框中选择输入每期对应的数值，在known_xs对应的输入框中选择输入期数。“ctrl+alt+enter”返回结果。2.

30、实验心得报告 成绩：（1） 心得体会 统计学是一门以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体的说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计认识事物的步骤是：研究设计抽样调查统计推断结论。统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。统计学广泛吸收和融合相关科学的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了心得领域。在本学期的统计学实验课上，我做了许多类型的实验， 让我受益菲浅。通过课程的学习，不仅仅是学习一些知识和实验操作，更重要的我认为是对实验的理解，对基

31、本实验素质的培养。比如对于实验准备的重视，对实验数据的考究，对实验操作的认真，对实验过程的耐心等等。其次，通过这门课程学习了很多实验的基本技能和方法，其中很多知识在平时的学习中都是无法学习到的，其中很多实验都开阔了我的视野，让我获得了许多平时课堂上得不到的知识。很多实验都是需要花费许多心思去学习的，也是非常复杂的。我们学习电子商务的同学，更加要重视实验课，因为理论与实际结合是最重要的。以下是2008年2010年成都与绵阳地方农业所需物及其价格（数据为自编）： 单位：元/亩成都绵阳2008年2009年2010年2008年2009年2010年种子171813.5323530化肥6066.849.2

32、150170146软盘303621303521农药101210545550农膜141615424040柴油202320222022耕收200200220160160160合计351371.8348.74905154692008年2009年农业所需品价格频数频率表及图：分组频数累积 %频率50以下2764.29%64.29%50-100678.57%14.29%100-150180.95%2.38%150-200592.86%11.90%200-2503100.00%7.14%其他0100.00%0.00%从以上的频数频率表及图可知2008年-2009年成都与绵阳农业所需品价格处于50元/亩以下

33、的频率为64.29%，50-100元/亩的频率为14.29%，100-150元/亩的频率为2.38%，150-200元/亩的频率为11.90%，200-250元/亩的频率为7.14%。从这些数据可以看出大多数2008年-2009年成都与绵阳农业所需品价格大多数都处于50元/亩以下。其中最少的是150-200元/亩。成都2008年农业所需物价格描述统计：成都2008年农业所需物价格种子17化肥60软盘30农药10农膜14柴油20成都2008年农业所需物价格平均50.14285714标准误差25.76674543中位数20众数#N/A标准差68.1724005方差4647.47619峰度5.637

34、020997偏度2.343761832区域190最小值10最大值200求和351观测数7最大(1)200最小(1)10置信度(95.0%)63.04895464从表中的峰度（K）=5.637>0可知成都2008年农业所需物价格分布为尖峰分布；因为偏度（SK）=2.344>0，所以成都2008年农业所需物价格分布为右偏分布（正向分布）。绵阳2008年农业所需物价格描述统计：绵阳2008年农业所需物价格种子32化肥150软盘30农药54农膜42柴油22耕收160绵阳2008年农业所需物价格平均70标准误差22.30097中位数42众数#N/A标准差59.00282方差3481.333峰

35、度-0.88709偏度1.119463区域138最小值22最大值160求和490观测数7最大(1)160最小(1)22置信度(95.0%)54.56851从表中的峰度（K）=-0.887<0可知绵阳2008年农业所需物价格分布为扁平分布；因为偏度（SK）=1.120>0，所以绵阳2008年农业所需物价格分布为右偏分布（正向分布）。假设检验：2008年2009年17186066.83036101214162023200200F-检验 双样本方差分析2008年2009年平均50.1428571453.11428571方差4647.476194543.891429观测值77df66F1.

36、022796487P(F<=f) 单尾0.489435469F 单尾临界4.283865714其中显著性系数取的0.05“F-检验 双样本方差分析”相当于构建了以下假设内容：原假设H0：总体1的方差=总体2的方差；备择假设H1：总体1的方差总体2的方差。返回的结果判断是：若F大于临界值，拒绝H0，说明两总体方差存在显著差异；反之，接受H0，说明两总体方差不存在显著差异。若P小于显著性系数，拒绝H0，说明两总体方差存在显著性差异；反之，接受H0，说明两总体方差不存在显著性差异。根据上面的数据的返回结果来看，F统计量=1.022796487<F单尾临界=4.283865714，结果说明

37、不能拒绝原假设，也即可在95%的置信度下认为两个总体方差相等；P值=0.489435469>显著性系数=0.05,结果也说明不能拒绝原假设。总体方差未知，总体服从正态分布，总体均值检验：2008年176030101420200样本统计量样本个数7样本均值50.14285714样本标准差68.1724005用户输入总体均值假设值70置信水平0.95中间计算量抽样平均误差25.76674543自由度6检验统计量-0.770650019双侧检验计算结果检验临界值2.446911846双侧检验结果“接受H0”P值0.470162066双侧检验结果“接受H0”单侧检验结果P值10.23508103

38、3单侧检验计算结果“接受H0”方差分析：可重复双因素分析：成都绵阳种子1732183513.530化肥6015066.817049.2146软盘303036352121农药105412551050农膜144216401540柴油202223202022耕收200160200160220160方差分析：可重复双因素分析SUMMARY成都绵阳总计种子观测数336求和48.597145.5平均16.1666732.3333324.25方差5.5833336.33333383.175化肥观测数336求和176466642平均58.66667155.3333107方差78.77333165.33332900.976软盘观测数336求和8786173平均2928.6666728.83333方差5750.3333342.96667农药观测数336求和32159191平均10.666675331.83333方差1.3333337540.9667农膜观测数336求和45122167平均1540.6666727.83333方差11.333333198.5667柴油观测数336求和6364127平均2121.3333321.16667方差31