相关与回归分析实验心得体会5篇

相关与回归分析实验心得体会5篇相关与回归分析实验心得体会  实验分析心得体会5篇  实验分析方法指采用一定的控制手段对物质研究对象进行分解认识的一种科学分析方法。起源于近代自然科学的研究工作,下面是小编为大家整理的相关与回归分析实验心得体会5篇,供大家参考。

相关与回归分析实验心得体会5篇

篇一:相关与回归分析实验心得体会

  实验分析心得体会5篇

  实验分析方法指采用一定的控制手段对物质研究对象进行分解认识的一种科学分析方法。起源于近代自然科学的研究工作,如化学研究中的定性分析方法和定量分析方法,物理学中的色散方法(用棱镜把太阳光分解成7种颜色)和光谱分析法,医学中的解剖方法等,已成为人们认识物质客体不可缺少的研究方法。下面是带来的有关实验分析心得,希望大家喜欢

  实验分析心得1这次实习,我对该公司的一些情况有了一个基本的了解,根据在实习期间的所见,我对公司的今后发展提出了以下的建议:1.公司成立不久,应加大宣传力度,让更多的老百姓都知道有“鸿源”这个牌子,更知道这个牌子的产品是做何用途的,这样公司的业务面才会越扩越大。2.公司的财务体系还不是很完善,财务人员的素质还有待于进一步提高。在所有的凭证中,仓库人员只核算材料数量,而没有接触金额的核算。金额的核算一般由财务室来完成,这与我们所学到的凭证做法有一定的出入。3.在管理制度上,应该建立奖惩分明制度,在我实习期间,让我感觉最明显的就是在管理体制上,制度不明确,赏罚不分明,这样不能够调动员工的积极性,从而降低生产量,减少利润。4.在今后的公司发展上,应注重规模效应,培养团队精神。就该公司的目前情况来看,规模还仅限于小机械、分工作业式,还没有形成一定的规模。再一点,各部门的协作能力不是很好,还没有培养出一种团队精神。实习真的是一种经历,只有亲身体验才知其中滋味。课本上学的知识都是最基本的知识,不管现实情况怎样变化,抓住了最基本的就可以以不变应万变。如今有不少学生实习时都觉得课堂上学的知识用不上,出现挫折感,但我觉得,要是没有书本知识作铺垫,又哪能应付这瞬息万变的社会呢?

  经过这次实习,虽然时间很短。可我学到的却是我四年大学中难以学习到的。就像如何与同事们相处,相信人际关系是现今不少大学生刚踏出社会遇到的一大难题,于是在实习时我便有意观察前辈们是如何和同事以及上级相处的,而自己也尽量虚心求教,不耻下问。要搞好人际关系并不仅仅限于本部门,还要跟别的部门例如市场部等其他部的同事相处好,那样工作起来的效率才会更高,人们所说的“和气生财”在我们的日常工作中也是不无道理的。而且在工作中常与前辈们聊聊天不仅可以放松一下神经,而且可以学到不少工作以外的事情,尽管许多情况我们不一定能遇到,可有所了解做到心中有数,也算是此次实习的目的了。

  会计本来就是烦琐的工作。在实习期间,我曾觉得整天要对着那枯燥无味的账目和数字而心生烦闷、厌倦,以致于登账登得错漏百出。愈错愈烦,愈烦愈错,这只会导致“雪上加霜”。反之,只要你用心地做,反而会左右逢源。越做越觉乐趣,越做越起劲。梁启超说过:凡职业都具有趣味的,只要你肯干下去,趣味自然会发生。因此,做账切忌:粗心大意,马虎了事,心浮气躁。做任何事都一样,需要有恒心、细心和毅力,那才会到达成功的彼岸!

  实习虽然结束了,再过两个多月,我们真的就要走上工作岗位了,想想自己大学四年的生活,有许多让我回味的思绪,在这个春意盎然的季节,伴随着和煦的春风一起飞扬,飞向远方,去追逐我的梦!

  实验分析心得2本次实训,是对我本事的进一步锻炼,也是一种考验。从中获得的诸多收获,也是很可贵的,是十分有意义的。经过这次实训,我收获了很多,一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用,另一方面还提高了自我动手做项目的本事。在实训中我学到了许多新的知识。是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会,原先,学的时候感叹学的资料太难懂,此刻想来,有些其实并不难,关键在于理解。在这次实训中还锻炼了我其他方面的本事,提高了我的综合素质。首先,它锻炼了我做项目的本事,提高了独立思考问题、自我动手操作的本事,在工作的过程中,复习了以前学习过的知识,并掌握了一些应用知识的技巧等。其次,实训中的项目作业也使我更加有团队精神。

  从那里,我学会了下头几点找工作的心态:一、努力实践,自觉进行主角转化。仅有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值,也仅有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。同样,一个人的价值也是经过实践活动来实现的,也仅有经过实践才能锻炼人的品质,彰显人的意志。必须在实际的工作和生活中潜心体会,并自觉的进行这种主角的转换。二、继续学习,不断提升理论涵养。在信息时代,学习是不断地汲取新信息,获得事业提高的动力。作为一名青年学子更应当把学习作为坚持工作进取性的重要途径。走上工作岗位后,我会进取响应单位号召,结合工作实际,不断学习理论、业务知识和社会知识,用先进的理论武装头脑,用精良的业务知识提升本事,以广博的社会知识拓展视野。三、提高工作进取性和主动性实习,是开端也是结束。展此刻自我面前的是一片任自我驰骋的沃土,也分明感受到了沉甸甸的职责。在今后的工作和生活中,我将继续学习,深入实践,不断提升自我,努力创造业绩,继续创造更多的价值。我认为大学生实习难,就业难,除非你有关系,能给你简便找到工作,否则就难逃市场选择的厄运。我在该公司实习总结了五个攻略,只能智勇双全,才能在这个社会中出人头地。1、宜主动出击:找实习岗位和找工作一样,要讲究方法。公司一般不会对外公布实习机会,能够主动和其人力资源部门联系,主动争取实习机会。可异常留意正在招聘人选的公司,说明其正缺乏人手,在没有招到适宜的员工的情景下,很有可能会暂时选择实习生替代。2、宜知己知彼:求职信和求职电话要稳、准、狠,即稳当地了解公司所处的行业大背景及所申请岗位的要求,准确地阐述自我的竞争力,自信自我就是对方要找的人;同时很诚恳地表现出低姿态,表示实习的热望和决心。此外,规范的简历,良好的面试技巧都有助于提高实习成功率。3、忌免费午餐:实习生与实习单位之间是双赢关系,主动跟对方说我不要钱来干活是很糟糕的开始,说明自我缺乏自信。有价值的付出必须要有价值的回报,不存在施舍性的实习岗位,能够为雇主创造价值的实习生才是对方所需,而

  

篇二:相关与回归分析实验心得体会

  回归分析实验报告范文

  城镇居民家庭收入的逐步回归分析07级数学1班盛平0707021012

  摘要:用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系,并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。

  关键词:逐步回归分析多元统计SAS软件正文1模型分析各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入某1、经营净收入某2、财产性收入某3和转移性收入某4有关,共观测了15组数据,试用逐步回归法求‘最优’回归方程。单位:元2模型的理论(1)基本思想:逐个引入自变量,每次引入对y影响最显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量,又不包含对Y影响不显著的变量。(2)逐步筛选的步骤:首先给出引入变量的显著性水平in和剔除变量的显著性水平out;然后按图4.1的框图筛选变量。3模型的求解(1)源程序:

  datach;28.247.944.13.823.9100.031.347.143.63.521.6100.030.248.243.94.321.6100.0¡¡

  31.946.141.94.222.0100.033.444.840.64.121.8100.033.244.439.94.522.4100.032.143.138.74.424.8100.028.442.938.34.628.7100.0¡¡

  27.243.738.65.129.1100.026.843.638.05.529.6100.025.743.838.45.430.5100.025.142.838.24.732.1100.027.141.336.74.631.6100.0¡¡24.541.837.14.733.7100.021.843.438.25.334.8100.019.746.640.26.433.7100.019.846.640.46.233.6100.019.947.241.06.132.9100.0¡¡

  19.747.541.46.232.8100.018.347.541.75.934.2100.017.646.240.35.936.2100.016.545.840.05.837.7100.015.145.940.45.639.0100.0¡¡

  11.348.743.15.640.0100.011.348.643.05.640.1100.0¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡;

  procreg;modelY=某1-某5;modelY=某1-某5/election=tepwie;run;

  (2)输出的结果:(3)结果的分析

  可以看出该模型明显优于第一步和第二步得到的回归模型,因为R平方接近于1,且C(P)统计量有了显著的下降。此时得到的回归模型是:Y=653.89241+0.8982某1+1.24728某2+0.82709某4

  由模型的参数估计及相应的P值可以得到,某1,某2,某4这三个变量对Y的影响是显著的。

  

篇三:相关与回归分析实验心得体会

  实验步骤1创建样本数据确定需进行假设检验的总体参数2确定抽样样本统计量及其服从的分布3进行假设设计单侧双侧4确定置信水平5计算检验统计量6计算置信水平下的检验区间或检验临界值7比较检验统计量与检验区间或检验临界值实验六方差分析应用统计软件对数据进行单因素饭方差分析和双因素方差分析

  篇一:统计学实验心得体会统计学实验心得体会为期半个学期的统计学实验就要结束了,这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理,比如抽样分析,方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多,掌握了很多应用软件方面的知识,真正地学与实践相结合,加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力,回顾整个学习过程我也有很多体会。统计学是比较难的一个学科,作为工商专业的一名学生,统计学对于我们又是相当的重要。因此,每次实验课我都坚持按时到实验室,试验期间认真听老师讲解,看老师操作,然后自己独立操作数遍,不懂的问题会请教老师和同学,有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来,我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。可见统计学的重要性,认真学习显得相当必要,为以后进入社会有更好的竞争力,也为多掌握一门学科,对自己对社会都有好处。几次的实验课,我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的,对这种数理类的课程本来就很感兴趣,经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来,我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法,这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论,学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧,我们做的是“平均发展速度”的问题,这是个比较容易的问题,但是放到软件上进行操作就会变得麻烦,书本上只是直接给我们列出了公式,但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多,在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白,操作不好,不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了,但是这次似乎遇到了大麻烦,因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式,这个东西必须认真听认真看,稍微走神就会什么都不知道,很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久,到现在才算没什么问题了。实验的时间是有限的,对于一个文科专业来说,能有操作的机会不是很多,而真正利用好这些难得的机会,对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上,能掌握具体的应用方法,我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论,久而久之就会变成书呆子,问什么都知道,但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题,但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己,得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果,就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中,不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习,肯定会很少被挫折和浮躁打败,因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果,方能正确的做好一件事。最后感谢老师的耐心指导,教会我们知识也教会我们操作,老师总是最无私最和蔼的人,我一定努力学习,用自己最大的努力去回报。篇二:统计学实验报告与总结统计学实验报告与心得体会班级:姓名:学号:成绩:一实验报告成绩:实验一数据的搜集与整理实验目的和要求

  培养学生处理数据的基本能力,熟悉excel2003的基本操作界面,熟悉间接和直接数据的搜集方法,掌握不同类型的数据处理方法,以及数据的编码、分类、筛选、排序等整理操作的方法。实验步骤1、数据的搜集:确定数据来源,主要由两种渠道,间接数据和直接数据。间接数据一种方式是直接进入专业数据库网站查询,另一种是使用搜索引擎。直接数据搜集步骤有:调查方案设计、调查问卷设计、问卷发放、问卷收回、数据初步整理等。2、数据的编码:如果数据是由开放式的问题来获取的,那么,需要对答案进行罗列、合并、设码三个过程来完成编码工作。3、数据的录入:excel的数据录入操作比较简单,一般只要在工作表中,单击激活一个单元格就可以录入数据了。通过“格式-单元格格式”(ctrl+1)菜单来实现数据的完整性。4、数据文件的导入:导入的方法有二,一是使用“文件-打开”菜单,二是使用“数据导入外部数据-导入数据”菜单,两者都是打开导入向导,按向导一步步完成对数据文件的导入。5、数据的筛选:excel中提供了两种数据的筛选操作,即“自动筛选”和“高级筛选”。6、数据的排序:在选中需排序区域数据后,点击“升序排列”(“降序排列”)工具按钮,数据将按升序(或降序)快速排列7、数据文件的保存:保存经过初步处理的excel数据文件。可以使用“保存”工具按钮,或者“文件-保存”菜单,还可以使用“文件-另存为”菜单。实验二描述数据的图标方法实验目的和要求通过软件辅助,将数据转换为直观的统计表和生动形象的统计图,掌握excel的制图和制表功能,并能准确地很据不同对象的特点加以运用。实验步骤利用frequency函数获取频数频率:1、将数据输入并激活分别符合条件的单元格。2、打开“插入函数”对话框,选择函数。3、点击“插入函数”对话框确定按钮进入“函数参数”对话框,选中符合条件的对话框。4、使用组合键“ctrl+shift+enter”,得到频数,返回结果。5、对结果进行修饰,加入分组标志及其值,再加入频数具体名称,并且计算频数。利用直方图:1、将数据输入到指定单元格。2、使用“工具——数据分析”菜单,选择“直方图”。3、进入“直方图”分析工具库,选中复选框。4、单击确定按钮,得到直方图分析工具扩展函数的返回结果。5、对结果进行修饰。实验三统计数据的描述实验目的及要求应用统计软件,描述统计数据的集中趋势、离散程度、分布偏态。掌握excel2003中描述统计指标对应的函数,包括算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数、标准差、方差等。.熟练掌握excel2003“描述统计”工具进行描述统计。实验步骤掌握一些常用的使用函数。就average函数进行举例,计算参数的算术平均值,简单算术平均数:1、直接将数据输入到符合条件的单元格。2、然后激活一个空白单元格,输入公式“=average()”,回车返回结果;加权算术平均数,excel没有提供专门的内置函数,1、可先计算各组的组中值,作为该组一般代表2、激活一空白单元格,输入相关公式,回车返回结果。“描述统计”分析工具扩展函数:1、使用“工具——数据分析”菜单,打开“数据分析”对话框,从分析工具下框中选择“描述统计”。2、点击数据分析对话框的确定按钮进入“描述统计”对话框,输入区域点击右侧箭头,选择需要分析描述统计结果的数据。3、点击描述

  统计对话框确定按钮,得到描述统计结果。实验四参数估计实验目的和要求应用统计软件,完成抽样的工作,并且在抽样数据获取的基础上,计算样本统计量,对对应总体参数进行区间估计。了解抽样组织形式以及如何抽取样本数据,掌握excel2003中应用函数表单进行参数估计的方法和步骤。实验步骤“抽样”分析工具将输入区域视为总体,并使用总体来建立样本。1、使用“工具——数据分析”菜单打开“数据分析”对话框,选择“抽样”,并将其打开。2、点击输入区域右侧的箭头,鼠标拖动选择单元格。3、点击“抽样”对话框的确定按钮,返回结果。点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值,如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量,作为未知参数或未知参数的函数的估计值区间估计:1、选中单元格,使用“插入——名称——指定”菜单,打开“指定名称”,选择“首行”,点击确定。2、构建函数表单框架。3、输入框架下对应的数据和函数公式。实验五假设检验实验目的与要求了解不同假设检验内容要求的不同检验统计量和检验方法;掌握利用函数表单进行假设检验的方法和步骤;掌握excel2003中应用分析工具库进行假设检验的方法和步骤。实验步骤1、创建样本数据,确定需进行假设检验的总体参数2、确定抽样样本统计量及其服从的分布3、进行假设设计(单侧,双侧)4、确定置信水平5、计算检验统计量6、计算置信水平下的检验区间(或检验临界值)7、比较检验统计量与检验区间(或检验临界值),得出结论。实验六方差分析实验目的与要求应用统计软件,对数据进行单因素饭方差分析和双因素方差分析。了解方差分析的假设前提,掌握excel2003中应用分析工具库进行方差分析的方法和步骤。实验步骤单因素方差分1、使用“工具——数据分析”打开数据分析对话框,选择“方差分析:单因素方差分析”分析工具,点击确定按钮打开“方差分析:单因素方差分析”对话框。2、输入区域点击右侧箭头,选择单元格。3、分组方式选择“列”单选框。4、点击“方差分析:单因素方差分析”对话框确定按钮,返回结果。双因素方差分析1、使用“工具——数据分析”打开数据分析对话框,选择“方差分析:无重复双因素方差分析”分析工具,点击确定按钮打开“方差分析:无重复双因素方差分析”对话框。2、输入区域点击右侧箭头,选择单元格。3、分组方式选择“标志”复选框。4、点击“方差分析:无重复双因素方差分析”对话框确定按钮,返回结果。二心得体会成绩:统计学实验心得体会某生产车间30名工人的日产零件数如下(单位:个),试对其一组距为10进

  一个学期的实训不知不觉的就这样过去了,在这里不敢说自己学到很多的东西,但我真的懂得了很多,也在其中明白了很多。在这学期的统计学实验学习中,我加深了对统计学原理的学习,以及对数据知识的理解和掌握,同时也对excel操作软件的应用有了更深刻的了解,巩固了所学知识,拓展了知识面。结合以上的数据分析,以下是我这几次实验的一些心得和体会。在统计实验中,对数据的筛选和处理是比较重要的内容和要求。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。比如,要求一个企业30名职工的日生产零件数,就要对数据进行导入、分析、筛选,最后得出答案。因此,excel软件是实验所不可缺少的。例如,假设样本取自30名职工的日生产零件数,他们的平均生产数是123.1333,总体标准偏差为11.16563,则平均生产数在下列区域内的置信度为95%。。实验主要是对数据进行归类分析,所以完整准确的数据很重要,这就要求我们在进行分析的过程中,不能粗心大意。比如,生产车间30名工人的日生产零件数分别为148、116、128、125、129、140、109、123、137、119、127、132、114、107、124、120、135、108、113、130、110、129、132、123、118、104、123、124、140、107,计算30名工人的平均生产数。这就要注意将30个数据顺次输入a1至a30单元格,然后必须确认激活一个空白单元格,最后输入公式“=geomean(a1:a30)”,回车返回结果为123.1333。这个例子其实就告诉我们一定要认真地做好每一步,否则就会出错。实验过程中,对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件,但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松,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。假设某5名工人的生产数为a1=148,a2=116,a3=128,a4=125,a5=129,则计算所有生产零件数的标准偏差公式为:“=stdevo(a1:a5)”,返回的结果。通过统计学实验课的学习,培养了我处理数据的基本能力,熟悉了利用excel搜集和整理数据,掌握了不同类型的数据整理与操作方法;基本学会了excel的统计制图与制表功能;熟悉了描述统计指标对应的函数,应用统计软件,描述统计数据的集中趋势、离散程度,分布偏态以及峰度等分布特征;了解了抽样组织形式以及如何抽取样本数据,掌握了应用函数表单进行参数估计的方法和步骤;知道了不同假设检验内容要求的不同检验统计量和检验方法,基本懂得excel中应用函数表单和分析工具库进行假设检验的方法和步骤;可以应用统计软件,对数据进行单因素方差和双因素方差分析、相关和回归分析、时间序列分析。就拿回归来说,示例a=471.4365524,b=3.616534,c=3.432346.所以回归方程为y=471.4365524+3.616534x1+3.432346x2。判定系数为0.99889,自由度为6,检验统计量为2719.982等。数据的输入很重要,但如果没有分析的数据则是一点意义都没有实验过程中,在确认excel安装设置成功的前提下,首先进行的就是对统计数据的输入与分析。因此,统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。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,回归问题以及时间序列分析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。比如,某地区粮食总产量时间序列数据分别为230、236、241、246、252、257、262、276、281、286,,首先要用“回归”分析工具对数据进行分析,构建的回归方程为:产量=221.8+6.345454545*年份,significancef=1.58282*10^-8,远远小于显著性系数0.05,这说明回归方程是极高度显著的,反映了产量和时间之间的关系,可以进行预测和控制。要预测下一年或下几年的总

  产量,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起了事半功倍的作用。实验操作当然是统计学实验的核心。经过了几节课的实验,我发现做实验有许多需要注意的地方,掌握了这些技巧才能让实验结果变的更加准确和方便。在实践中,懂得了怎样用excel来分析和处理数据认识数据背后所隐藏的信息。c.总体方差的置信区间估计。已知总体服从正态分布,将以上数据视为样本数据,样本容量为30,求在概率为90%的保证下,总体方差的置信区间。(1)做实验的时候,一定要集中精神,比如我们在做置信度置信区间的实验时,要注意观察各个数据,选取恰当的公式和计算方法,填写表格时也要注意看清楚,一旦错了一处,就处处都会错。因此集中注意力是相当重要的。(2)做实验时要有足够的耐心和定力。就像在计算方差的时候,每个数据都不同,而且分组很多,虽然是用计算机excel做,但是我们一定要看清楚数字到底是多少,现在实验结果错了可以改正,但是将来走上工作岗位后,一个数据错了,后果就不堪设想,这就需要足够的耐心。比如:工人的生产零件数样本为数为a1=148,a2=116,a3=128,a4=125,a5=129,则估算所有成绩标准差的公式为“=stdev(a1:a5)”,返回的结果。通过实验过程的进行,对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中,实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发,在实验前应该先将所涉内容梳理一遍,带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节,实现自己的全面提高。通过统计学实验学习,提高了自己的动手能力和对数据的敏感度,提高了对数据的分析处理能力,学会从数据中找出隐含的信息点,作出预测和判断,同时也巩固了统计学理论知识。例如,excel使用varp,var,stdevp,stdev四个函数分别计算总体方差,样本方差,总体标准差和样本标准差。假设车间有5名工人加班4小时,生产量为a1=88,a2=55,a3=90,a4=72,a5=85,用varp函数计算成绩方差,则公式“=varp(a1:a5)”返回171.6。本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历,其收获和意义可见一斑。首先,我可以将自己所学的知识应用于实践中,理论和实际是不可分的,在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;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。通过本次实验,不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已,更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习,而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用,更好的学习统计学的知识。这学期的统计学实验与原理课都已经结束了,虽然我并没有完全掌握统计的基本知识与方法,但我也从中学到了不少。至少了解到了统计学的一些一般原理,可以运用excel进行基本的数据处理与分析;此外,除了关于统计学本门课的知识外,我还明白了对知识的学习不能局限于书面的文字信息,我们需要进一步的实际操作与锻炼,理论联系实际,这样才能更好地掌握一门知识,并在生活中加以运用。总之,我觉得统计学就是要在实践的基础上才能够不断巩固和发展,用理论指导实践,用实践检验理论。以上就是我这学期统计学实验的一些心得体会,它将会对我以后的工作和学习起到至关重要的作用,帮助我不断提高和完善自己,我为在大学中有机会学习统计学而感到庆幸。在此,我也要感谢老师的辛苦教导与帮助。篇三:统计学实验报告统计学实验报告学院:经管学院姓名:徐某人学号:311110010000专业班级:工商11-03河南理工大学《统计学》实验报告

  实验二:用excel计算置信区间

  煤炭企业管理:1月7日上午8点到10点,地点3105;博弈论:1月7日晚上7点,地点3104;组织行为学:1月9日上午10点,地点经管楼1112;统计学1月14日下午15:00-17:00,1班1402,2班1402,3班1407;企业战略管理,1月16日上午8:30-10:30,1班1210,2班1212,3班1216。

  

篇四:相关与回归分析实验心得体会

  实验七、相关与线性回归分析

  一、实验性质上机实验

  二、实验目的与要求使学生熟练掌握应用SPSS软件绘制散点图,并利用散点图和相关性检验对变量之间的关系进行分析,并能建立简单的线性回归模型。三、实验内容

  1•散点图的绘制

  散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。

  绘制直方图的具体步骤如下:1、选择Graphs==>Scatter;2、选择散点图的类型;

  3、根据所选择的散点图类型,单击Define按钮对散点图作具体定义;

  底茅不同类型的散点图具体的定义选项略有差别。

  简单散点图是表示一对变量间统计关系的散点图。指定某个变量为散点图的纵轴变量,选入

  YAxis框中;

  指定某个变量为散点图的横轴变量,选入

  XAxis框中;

  可把作为分组的变量指定到SetMarkersby框中,表示按该变量的不同取值将样本数据

  分成若干组,并在一张图上分别以不同颜色绘制散点图。

  (该项可省略);

  把标记变量指定到LableCasesby框中,表示将标记变量的各变量值标记在散点图相应点的旁边。(该项可省略);

  重叠散点图是表示多对变量间统计关系的散点图。

  两个变量为一对,指定绘制哪些变量间的散点图。

  其中前一个作为图的纵轴变量,后

  个变量作为图的横轴变量,并可通过单击

  SwapPair按钮进行横纵轴变量的调换

  ;

  把标记变量指定到LableCasesby框中。含义同简单散点图;

  矩阵散点图以方形矩阵的形式在多个坐标轴上分别显示多对变量间的统计关系。

  把参与绘图的若干个变量指定到阵对角线上变量的排列顺序

  MatrixVariables框中。选择变量的先后顺序决定了矩

  把分组变量指定到SetMarkersby框中。同简单散点图;

  把标记变量指定到LableCasesby框中。同简单散点图。

  底券矩阵散点图的关键是弄清各矩阵单元中的横纵变量。

  以3X3的矩阵散点图为例,变量分别为

  x1,x2,x3

  矩阵散点图坐标变量示意图

  x1

  (x2,x1)

  (x3,x1)

  (x1,x2)

  x2

  (X3,x2)

  (x1,x3)

  (X2,x3)

  x3

  括号中前一个变量作为横轴变量,后一个变量作为纵轴变量。

  2、相关性检验两大内容:

  第一、计算样本相关系数;第二、对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断。

  相关系数r的取值在-1〜+1之间;r>0表示两变量存在正的线性相关关系;

  r<0表示两变量存在负的线性相关关系。r=1表示两变量存在完全正相关;

  r=-1表示两变量存在完全负相关;r=0表示两变量不存在线性相关关系;

  Ir|>0.8表示两变量之间具有较强的线性关系;

  Ir|<0.3表示两变量之间的线性相关关系较弱。

  零假设H0:两总体不存在线性相关关系,即

  r=0;

  计算相关系数的基本操作:1、选择:分析Analyze==>相关分析Correlate==>两变量Bivariate;

  2、将参加计算相关系数的变量选择到

  Variable框;

  3、在相关系数(CorrelationCoefficents)框中选择计算哪种相关系数。

  4、在TestofSignificanee框中选择输出相关系数检验的双尾(Two-Tailed)概率p值或单尾

  (One-Tailed)概率p值。

  5、选中Flagsignificaneecorrelations选项表示分析结果中除显示统计检验的概率

  p值以

  夕卜,还输出星号标记,以标明变量间的相关性是否显著;不选中则不输出星号标记。

  6、在Options按钮中的Statistics选项中,选中Cross-productdeviationsandcovariances表示输出各变量的离差平方和、样本方差、两变量的叉积离差和协方差。

  3、线性回归分析

  线性回归用来检测一个非独立变量(因变量)与一组独立变量(自变量)之间的关系。

  回归分析一般步骤:

  确定回归方程中的解释变量(x)和被解释变量(y);确定回归模型;

  建立回归方程;

  对回归方程进行各种检验;

  利用回归方程进行预测。

  [■>应重点关注上述过程中第一步和最后一步,至于中间各个步骤,

  出最合理的模型。

  一元线性回归分析线性回归模型

  多元线性回归分析

  元线性回归模型基本问题一般形式:

  y=b0+b1x+e

  多元线性回归模型基本问题

  SPSS会自动完成,并给

  般形式:y=bo+bix什b2X2+...bpXp+&

  各种统计检验包括;检验、残差分析

  回归方程的拟合优度检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性

  回归方程的拟合优度检验

  检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度,度。

  从而评价回归方程对样本数据的代表程

  元线性回归方程一一使用

  R2统计量(判定系数或决定系数)

  R2取值在0到1之间;

  R2越接近于1,说明回归方程对样本数据点的拟合优度越高;

  反之,R2越接近于0,说明回归方程对样本数据点的拟合优度越低。

  多元线性回归方程一一使用调整后的

  R2统计量(调整的判定系数或调整的决定系数)

  回归方程的显著性检验

  检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述它们之间的关系是否恰当。

  i.一元线性回归方程

  米用F检验法

  零假设H0:b1=0,即回归系数与0无显著差异。

  当回归系数为0时,x与y之间不存在线性关系。

  ii.多元线性回归方程

  米用F检验法

  零假设H0:各个偏回归系数等于0,即各个偏回归系数与0同时无显著差异。当偏回归系数同时为0

  时,所有x的全体与y之间不存在线性关系。

  I二SPSS将自动计算检验统计量的观测值和对应的概率

  p值。

  回归系数的显著性检验

  研究回归方程中的每个解释变量与被解释变量之间是否存在显著的线性关系,也就

  是研究解释变量能否有效地解释变量的线性变化,它们能否保留在线性回归方程中。

  i.一元线性回归方程

  米用t检验法

  零假设H0:b仁0,即回归系数与0无显著差异。当回归系数为0时,x与y之间不存在线性关

  系。

  ii.多元线性回归方程

  米用t检验法

  零假设H0:bi=0,即第i个偏回归系数与0无显著差异。当偏回归系数bi为0时,xi与y之间不

  存在线性关系。

  变量的筛选问题

  在多元线性回归分析中,需重点研究模型中应引入多少解释变量。因此,有必要对

  变量引入回归方程加以控制和筛选。向前筛选策略(Forward)向后筛选策略(Backward)

  逐步筛选策略(Stepwise)

  变量的多重共线性问题多重共线性是指解释变量之间存在线性相关的现象。测度解释变量间多重共线性一般有以下几种方式:容忍度取值范围在0〜1之间,越接近于0表示多重共线性越强。方差膨胀因子(VIF)是容忍度的倒数,大于10时说明有严重的共线性存在。特征根和方差比如果某个特征根既能够刻画某解释变量方差的较大部分比例(如0.7以上),同时又可以刻画另一个解释变量方差的较大部分比例,则表明这两个解释变量间存在较强的线性相关关系。

  条件指数CI(ConditionIndex)指标为sqr(最大特征根/其它的特征根)CI大于15时可能存在多重共线性CI大于30时存在严重的多重共线性

  线性回归分析的基本操作

  1、选择:分析Analyze==>回归Regression==>线性Linear;

  2、选择被解释变量(y)进入到Dependent框;

  3、选择一个或多个解释变量进入到Independent框中。

  4、在Method框中选择回归分析中解释变量的筛选策略。其中Enter表示所选变量强

  行进入回归方程,是SPSS默认的策略,通常用在一元线性回归分析中;

  Remove表示

  从回归方程中剔除所选变量;Stepwise表示逐步筛选策略;Backward表示向后筛选策

  略;Forward表示向前筛选策略。

  5、第三和第四步中确定的解释变量及变量筛选策略可放置在不同的块(

  Block)中。

  通常在回归分析中有不止一组的待进入方程的解释变量和相应的筛选策略,可以单击

  Next和Previous按钮设置多组解释变量和变量筛选策略并放置在不同的块中;

  6、选择一个变量作为条件变量放到

  SelectionVariable框中,并单击Rule按钮给定一个判

  断条件。只有变量值满足给定条件的样本才参与线性回归分析;

  7、在CaseLable框中指定哪个变量作为样本数据点的标志变量,

  该变量的值将标在回

  归分析的输出图形中。

  I二其中第5步中,SPSS将首先在当前块中按照指定的策略筛选解释变量和建立回归方程,然后自动按照下一

  个块中指定的策略筛选解释变量,并在上个回归方程的基础之上作进一步的建模工作,直到结束。块设置便于作

  各种探索性的回归分析。补充:

  4、二项Logistic回归

  当被解释变量为0/1二值变量时使用。

  对被解释变量取值为1的概率P进行建模。

  经过Logit变换后,就可以利用一般线性回归模型建立被解释变量与解释变量之间的依存模型。即:

  LogitP=b0-bix

  二项Logistic回归的基本操作

  或In(—P)=b0bixi1—P

  1、选择:分析Analyze==>回归Regression==>二项Logistic回归BinaryLogistic;

  2、选择被解释变量(y)进入到Dependent框;

  3、把一个或多个解释变量选择到Covariates框中;也可以将不同解释变量组放在不同的块(Block)中,进而分析不同解释变量组对被解释变量的贡献。

  4、在Method框后选择解释变量的筛选策略。

  5、单击Select按钮,选择一个变量作为条件变量放到

  SelectionVariable框中,并单击

  Rule按钮给定一个判断条件。只有变量值满足给定条件的样本才参与回归分析;

  6、如果解释变量为非定距的品质变量,可按

  Categorical钮指定如何生成虚拟变量。把

  Covariates框中的品质变量选择到CategoricalCovariates框中,在ChangeContrast框中的

  Contrast选项中选择参照类,并按Change钮,其中最常用的选项是Indicator,表示以某个特定的

  类为参照类。

  案例1:为研究高等院校人文社会科学研究中立项课题数会受哪些因素的影响,收集

  1999年

  31个省市自治区部分高校有关社科研究方面的数据,研究立项课题数(当年)与投入的具有高级职称的人年数

  (上年)、发表的论文数(上年)之间的关系。

  提示:首先可绘制矩阵散点图进行初步分析。

  案例2:为研究高等院校人文社会科学研究中立项课题数会受哪些因素的影响,

  收集1999年

  31个省市自治区部分高校有关社科研究方面的数据,研究立项课题数(当年)与投入的具有高级职称的人年数

  (上年)、发表的论文数(上年)之间是否具有较强的线性关系。

  分析:对该研究问题可采用相关分析的方法。首先可绘制矩阵散点图(如前);其次,由于收集到的数据

  全部为定距数据,因此可通过计算pearson简单相关系数分析变量间线性相关性的强弱。

  案例3:为研究高等院校人文社科研究中立项课题数受哪些因素的影响,

  收集1999年31个省

  市自治区部分高校有关社科研究方面的数据,并利用线性回归分析方法进行分析。分析:这里被解释变量为立项课题数(X5),解释变量为投入人年数(X2),投入高级职称的人年数(X3),投入科研事业费(X4),专著数(X6),论文数(X7),获奖数(X8)。

  1、解释变量筛选策略先采用强制进入策略,并做多重共线性检测。

  2、重新建立回归方程,采用向后筛选策略让

  SPSS自动完成解释变量的选择,观测每一步检验

  的变化情况。

  案例4:为研究和预测某商品消费特点和趋势,收集到以往的消费数据。数据项包括:是否购

  买(Purchase)、性别(Gender)年龄(Age)和收入水平(income)

  分析:这里采用Logistic回归方法,是否购买作为被解释变量(0/1二值变量),其余各变量为解释变

  量,且其中性别和收入水平为品质变量,年龄为定距变量,变量选择采用

  Enter方法,

  性别以男为参照类,收入以低收入为参照类。

  案例5:某12个同类企业的生产性固定资产价值与总产值的资料如固定资产价值与总产值

  .xls

  (单位:万元)

  (1)请计算固定资产价值与总产值的相关系数。

  (2)在a=0.05的显著性水平下进行相关系数的显著性检验。

  (3)建立固定资产价值与总产值两个变量之间的线性回归方程并进行检验。

  案例6:商业协会收集了最近一年来

  20个城市的5项指数指标,如20个城市的5项指数.xls

  所示,根据这些数据建立回归模型,用房屋、公用设施、交通运输和保健指数来预测生活日用品指数,对结果进

  行讨论,并指出显著和不显著的解释变量。

  

篇五:相关与回归分析实验心得体会

  《统计学》实验五统计学》

  一、实验名称:方差分析实验名称:二、实验日期:2010年12月3日实验日期:三、实验地点:经济管理系实验室实验地点:四、实验目的和要求目的:目的:培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握利用EXCEL进行方差分析,对方差分析结果进行分析要求:要求:就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行方差分析,EXCEL软件五、实验仪器、设备和材料:个人电脑(人/台)实验仪器、设备和材料:六、实验过程(一)问题与数据消费者与产品生产者、销售者或服务的提供者之间经常发生纠纷。当分生纠纷后,消费者常常会向消费者协会投诉。为了对几个行业的服务质量进行评价,消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业分别抽取了不同的企业作为样本。其中零售业抽取7家、旅游业抽取6家、航空公司抽取5家、家电制造业抽取5家。具体数据如下:

  取显著性水平α=0.05,检验行业不同是否会导致消费者投诉的显著性差异?(二)实验步骤1、进行假设2、将数据拷贝到EXCEL表格中3、选择“工具——数据分析——单因素方差分析”,得到如下结果:

  1

  2

  (三)实验结果分析:由以上结果可知:F>Fcrit=3.4066或P-value=0.0387657<0.05,拒绝原假设,表明行业对消费者投诉有着显著差异。实验心得体会实验心得体会在这学习之前我们只学习了简单的方差计算,现在运用计算机进行方差分析,可以做出更多的比较。通过使用计算机可以很快的计算出组间和组内的各种数值,便于我们进行比较分析。

  3

  《统计学》实验六统计学》

  一、实验名称:相关分析与回归分析实验名称:二、实验日期:2010年12月3日实验日期:三、实验地点:经济管理系实验室实验地点:四、实验目的和要求目的:目的:培养学生利用EXCEL进行数据处理的能力,熟练掌握EXCEL绘制散点图,计算相关系数,拟合线性回归方程,拟合简单的非线性回归方程,利用回归方程进行预测。要求:要求:就本专业相关问题收集一定数量的数据,用EXCEL进行相关回归分析(计算相关系数,一元线性回归分析,一元线性回归预测),EXCEL软件五、实验仪器、设备和材料:个人电脑(人/台)实验仪器、设备和材料:六、实验过程(一)问题与数据10个学生每天用于学习英语的时间和期末考试的成绩的数据如下表所示。要求,(1)绘制学习英语的时间和期末考试的成绩的散点图,判断2者之间的关系形态(2)计算学习英语的时间和期末考试的成绩的线性相关系数(3)用学习英语的时间作自变量,期末考试成绩作因变量,求出估计的回归方程。(4)求每天学习英语的时间为150分钟时,销售额95%的置信区间和预测区间。学生ABCDEFGHI时间(分钟)12060100708060304050

  4

  成绩(分)856576717465546062

  J

  60

  66

  (二)实验步骤1、将数据拷贝到EXCEL表格中、2、选择“插入——图表——散点图”得到如下结果——图表——散点图,、选择“插入——图表——散点图”

  从上图可知两者存在线性相关关系3、选择“插入——fx函数——CORREL”,如下图所示:得到广告费与销售量之间的相关系数为0.985800162

  或者选择“插入——fx函数——pearson“,如下图所示:

  5

  1、选择“工具——数据分析——回归”,

  6

  得到回归方程为:Y=46.06808+0.324357X,R检验,t检验以及F检验都通过,说明回归方程有意义。5、预测代公式进行计算实验心得体会:实验心得体会:相关分析和回归分析是在我们的日常生活中经常会碰到的。它用于检验几项数据之间的相关性。通过实验,我掌握EXCEL绘制散点图,计算相关系数,拟合线性回归方程,拟合简单的非线性回归方程,利用回归方程进行预测。

  7

  

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