回归分析实验报告
回归分析实验报告时间：2023.7.24统计学实验报告数据的整理与分析
实验报告
实验名称：
实验课程：
数据的整理与分析
一、实验目的：
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统计学实验报告数据的整理与分析
学会运用Excel中次数分布表、透视表、统计图以及描述性统计功能来分析一组有调查意义的数据；从而通过分析得出有意义的结论以及推测预计。
二、实验原理：
次数分布表的制作过程，第一步找出最大、最小值，确定全距R；第二步利用斯透奇斯规则确定组数m，再根据组数与组距的关系确定组距；第三步分组，根据分组标志和分组上限确定在组内数据的频数以及频率。数据透视表，选中当前数据库表中人一个单元格，单击菜单中的“数据”―“数据透视表与数据透视图”。直方图是在平面坐标上一横轴根据各组组距的宽度标明各组组距，一纵轴根据次数的高度表示各组次数绘制成的统计图。折线图是在直方图的基础上，用折线连接各个直方形顶边中点并在直方图形两侧各延伸一组，使者限于横线相连。
三、实验环境：
实验地点：实训楼计算机实验中心五楼实验室3
试验时间：第五周周二
实验软件：MicrosoftExcel2003
四、实验内容
1、（1）在数据源中选取所需数据，对数据进行分析。利用Excel对数据进行描述性统计分析。实验内容包括：数据分组、直方图、描述性分析、透视表、实验结果分析。
（2）数据资料：
数据来源“9-33各地区农村居民家庭平均每人主要食品消费量(20xx年)”如下图所示。
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统计学实验报告数据的整理与分析
2、实验步骤
第一步：在数据库中把所要研究的数据对象复制黏贴到新建的Excel工作表
sheet1中。我要研究的是“各地区农村居民家庭平均每人主要食品消
费量(20xx年)”挑选了其中的蔬菜。
第二步：对sheet2中的数据进行分组。
（1）找出这31个数据中的最大、最小值，得到全距R
（2）其次利用斯透奇斯规则确定组数m，再根据组数与组距的关系确定组距i；
（3）然后分组，根据分组标志和分组上限确定在组内数据的频数以及频率
（4）最后得到全国各地区蔬菜消费量的次数分布表。
第三步：数据分析
（1）在Excel表工具栏中点开“加载宏”―“分析工具库”确认（如图）；
（2）再次打开工具栏“数据分析”―“描述统计”确定，得到对该组数据的描述性统计数据。
以下截图为部分实验步骤：
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.1
图1.2
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.3
图1.4
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.5
图1.6
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.7
图1.8
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.9
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统计学实验报告数据的整理与分析
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统计学实验报告数据的整理与分析
图1.15
图1.16
五、实验结果：
这次的实验是运用Excel的统计分析功能,进行数据的搜集整理和显示.并进11
统计学实验报告数据的整理与分析行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制，让我对数据的整理有了更深层次的理解，从而在有限经验样本的基础上实现对总体或现实世界的认识。
先讲述下本次的实验过程。首先是对斯透奇斯公式的计算，m=1+3.322lgN,从以上实验数据中可以得出，N=31，代入公式后得出m=5.95.约等于6.所以组数为6组；组限R=Max-Min=Max（B3：B33）=Min(B3:B33)=162.79-20.57=142.22；组距i=R/m=142.22/6=23.7，所以得出i=25.
其次根据算出来的分组标志进行分组。分成（20~45）,（45~70）,（70~95），（95~120），（120~145），（145~170）共六个组。根据“上组限不计入的原则”，在下方将每组的最大值一次排列为“44,69,94，119,144,169”.之后依次计算出“各组频数，各组频率，向上累计次数，向上累计频率，向下累计次数，向下累计频率”。
接下来是FREQUENCY函数的应用。它的用途是以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。所以先选中D20：D25区域，然后在菜单栏上面点击“插入”，选择“插入函数”，将或选择类别改成“统计”，选择函数“FREQUENCY”，然后点击确定。在Dataarray中填入B：B，在Binsarray中填入E13：E18。则各组数据则显示出来，将每一列的数据加起来，看看是否与题目总提供的个数相同，确实为31.以此类推，将各组频率，向上累计次数，向上累计频率，向下累计次数，向下累计频率均填写完整。
再次，点击“工具-加载宏-勾选分析数据库-确定”，然后，点击“工具-数据分析”，然后在数据分析中选择“描述统计”，点确定。将31个原始数据，输入到工作表中的B3：B33。然后步骤如下：第1步：选择“工具”下拉菜单。第2步：选择“数据分析”选项。第3步：在分析工具中选择“描述统计”。第4步：当出现对话框时,在“输入区域”方框内键入B3：B33；在“输出选项”中选择输出区域（在此选择“新工作表”）；选择“汇总统计”（该选项给出全部描述统计量）；选择“确定”最后得出这31个数的平均数92.4994，中位数93.85.标准差为34.269，方差1174.354等一系列数据。
六、实验结果分析（运用理论分析实验结果）
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统计学实验报告数据的整理与分析
在这一组实验数据中，蔬菜的最大产量为162.79千克，最小为20.57千克，而平均值为92.4994千克，所以用平均值分析离散趋势还是不准确的。他不能准确估计平均水品，也让我们判断出不同地区的实际差距还是很大的。
这个应该与各个地区的气候地域、环境是密切相关的，比如辽宁，这是一个土地肥沃适合农产种植的地方，而且近年来辽宁省很多地方农村采用保护地生产（以日光温室和大中小棚生产为主）与露地蔬菜栽培相结合的技术措施,一年四季均可栽培蔬菜,并获得优质高产,增加农民收入,满足城市居民蔬菜需求。那该地区的蔬菜人均消费量当然大大提高。而相对于那些土地贫瘠，农业生产相对资源不足，只能以拓展畜牧业为生的地区，人均蔬菜消费量肯定很低。而住在牧区的人他们吃得东西主要是藏族传统食物,在牧区的帐篷里,你才有机会吃到最好的酥油,最棒的酸奶.有些地理环境艰苦地方的牧民一年内可能吃得蔬菜很有限。
然后在这组数据中中位数是第16个数，这就说明大部分地区消费量还是比较少，这就是因为各地之间的经济水平，蔬菜的产量不同而决定。要增加各个地区人均蔬菜消费量的话，除了积极开发当地的经济水平，多多调节南北之间的物资，还应多依靠科学技术，增加产量。
7结论(验证理论、新发现、体会)
在本次实验过程中，首先进行的就是对统计数据的输入与分析。这个输入过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基础。
数据输入后就是统计数据的描述与分析，这是整个统计实验关键中的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，图形描述等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。
在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。所以EXCEL是我们统计试验的基础知识。若不知EXCEL的运用则无法进行试验。
这一次的统计学实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，它对我的学习以及将来工作生活中都有很大的帮助。其一，我可以将自己所学的知识应用于实践13
统计学实验报告数据的整理与分析中，理论和实际是不可分的，在实践中理论知识得到了巩固与加强,解决问题的能力也受到了锻炼得以提升；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，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，并拓展了新的领域。
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。通过运用统计学的数据分析，还可以方便我们日常生活中很多问题，比如CPI的增长，GDP的变化，可以让我们看出每年中国的变化，可以看出人们的生活水平的变化。因此学好统计学以及流利应用EXCEL进行实际操作对我们来说变的至关重要。
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第二篇：回归分析实验报告实验报告
实验课程：[信息分析]
专业：[信息管理与信息系统]
班级：[]
学生姓名：[]
指导教师：[请输入姓名]
完成时间：20XX年8月29日
一．实验目的
多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。
二．实验环境
实验室308教室
三．实验步骤与内容
1打开应用统计学实验指导书，新建excel表
2．打开SPSS，将数据输入。
3．调用SPSS主菜单的分析——＞回归——＞线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1线性对话框
4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。
图2统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。
图3绘制栏
6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。
系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
从表2中给出了两个模型各自的R^2和调整后的R^2,第一个模型中的销售收入中有99%的变动可以用地区人口的变动解释，第二个模型中地区人口和人均收入的变动可以解释销售收入中99.9%的变动，显然第二个模型的拟合数据效果比较好一点。
此外，还给出了第二个模型的DW简言之2.701，按照a=0.05、n=15、k=2，查表，得到DW检验临界值dl和du分别为0.95和1.54，因为du＜=d＜=4—du，不从在自相关。
表3中给出了两个模型的F检验值，查表可知当a=0.05，自由度为（1,13）时，F检验的临界值为4.67，第一个模型的F值为1432.139，远远大于临界值，拒绝原假设，备择假设为真，即至少有一个bi不等于0，因此模型1有效。当a=0.05，自由度为（2，12）时，F检验的临界值为3.88，第二个模型的F值为5679.466，模型2也通过了有效性的检验。
根据表中非标准化系数B的数值可知，逐步回归过程先后建立的两个回归模型分别是：
模型1：销售收入=0.228+0.53*地区人口
模型2：销售收入=0.35+0.05*地区人口+0.092*人均收入
表中给出了两个模型各个自变量系数的t检验值，其自由度为n-k-1，查表可知当a=0.05，自由度为13时，t检验的临界值为2.160，自由度为12时，t检验的临界值为2.179，可见回归系数显著。
此外，F统计量的值较大，t统计量的值也通过了检验，因此不存在严重的多元共线性问题。
回归分析中，总假定残差服从正态分布，图4和图5就是根据样本数据的计算结果显示残差分布的实际状况，然后对残差分布是否为正态分布的假设做出检验。
图4残差分布直方图
图5观测量累计概率图
从残差的直方图与图上的正态分布曲线相比较，可以认为残差基本服从正态分布。进一步观察观测量累计概率图（图5），图中的斜率对应着一个均值为0的正态分布，可以看出图上的散点大致散布在斜线的附近，因此可以认为残差分布基本上是正态的。
图6标准残差与标准y的预测值散点图
从图6中看到，随着y的变化，残差无明显变化，因此误差变量的方差为常数，不具有异方差性。
7．进行预测
正如前面所说的，多元当中计算特定的ｙ值预测区间的置信区间估计以及给定ｘ的条件下ｙ期望值的置信区间估计所使用的公式比较复杂们可以使用SPSS进行简化，操作步骤为：
1）在原始数据文件中进入回归模型的自变量下方输入给定的值，相应的因变量将产生缺失值；
2）选择主菜单分析——＞回归——＞线性，指定自变量和因变量；
3）单击保存对话框，选择预测值未标准化。选择预测区间均值、单值以及置信区间95%，
4）提交运行，除了输出回归分析结果外，还将在数据文件中生成pre_1、lmci_1、umic_1、、lici_1和uici_1等变量。Pre_1保存点预测值，lmci_1和umci_1分别保存y期望值预测期间的下限和上限，lici_1和uici_1分别保存特定y值预测区间的下限和上限。
图7
图8
在图7和图8中，我们可以得到：
时间t=1，销售收入的预测值是1.61896，地区人口的预测值是1.60060，人均收入的预测值1.63731，而销售收入（置信度为95%）为1.56809~1.66982.
将数据导出excel中，求均值得：
在整段时间里，销售收入的预测值是1.506，地区人口的预测值是1.485191，人均收入的预测值1.526811，而销售收入（置信度为95%）为1.45406~1.55794.
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