统计学原理实验报告财管0904唐一文
统计学原理实验报告
3 教师职称构成环形图
4 （1）国内生产总值线图
（2）第一、第二、第三产业生产总值线图
（3）1999年的国内生产总值圆形图
实验2：
1 （1）产量与生产费用之间的关系形态为不完全线性正相关
（2）产量与生产费用之间的相关系数r=0.92；
由于r比较接近于1，所以产量与生产费用之间线性相关程度较高
2 （1）
回归统计
Multiple R 0.987702434
R Square 0.975556098 Adjusted R Square 0.973111708 标准误差 63.3703962 观测值 12
方差分析 回归分析 残差 （总计
df
SS MS F Significance F 1 379836.7 379836.7 399.099994 2.16982E-09 10 9517.331 951.7331 11 389354
（2）汽车销售量与广告费用之间的相关系数是r=0.987702434；
（3）汽车销售量的总变差中有90%是由广告费用的变动引起的
（4）回归方程为 y = 363.6890679+2.028873467x
广告费用每增加1万元，汽车销量平均增加2.028873467辆
（5）由y=363.6890679+2.028873467x；SignificanceF=2.1682E-09
P-value=0.000167591
3 （1）
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square 标准误差 观测值
0.92473098 0.855127385 0.843054667 4.722017331
14
相关系数是0.92473098；说明平均家庭可支配收入X与平均周销
售额Y呈高度相关关系；判定系数是0.[**************]表示在平均周销售额的总变差中有85.[1**********]028%是由平均家庭可支配收入引起的
（2）回归线性方程为y=35.2279102+0.92473098x；表示平均家庭可支
配收入每增加一元平均周销售额平均增加0.[**************]2万元
（3）
方差分析
回归分析 残差 总计
df
1 12 13
SS
1579.359199
MS
1579.359
F Significance F 70.83139 2.22889E-06
267.5693721 22.29745 1846.928571
Significance F=0.[***********]3
（4）当x=2000时，y=70.92022万元 即预测销售额为70.92022
4 (1)相关系数是0.[**************];判定系数是0.[1**********]161表示
在利润额引起的总变差中由98.[1**********]10%是由流通费用和销售额引起的
（2）y=-5.047702359+1.007165302a-1.069829615b表示销售额每增加
一万元利润额平均增加1.007165302万元；流通费用每增加一万元利润额平均减少1.069829615
（3）Significance F=0.[***********]
P-value=0.[***********]
(5)根据回归方程，当a=580,b=392时，利润额Y=159.734963741 实验3： 1 （1）
三年移动平均
21999.66667
23369
24352.66667 25185.33333
26023 27491 28220
28468.66667 28774.33333
1496.494447 1503.794485 1226.302739 1164.394867 1277.777425 1064.27722 625.6536434 448.8633381
五年移动平均
22559 23012.2 24129.8 25415.8 26307 27040.4 27885.4 28460.4
2085.547349 1918.962328 1870.263842 1595.339871
由以上图表分析可知，采用三年移动平均较好 （2）
SS
1 10 11
Coefficients -1618265.9 822.0734266
标准误差 157377.7039 78.7084118
MS
F
SUMMARY OUTPUT
Significance F
1.07E-06
回归统计
Multiple R 0.957093949 R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值
方差分析
回归分析 残差 总计
Intercept X Variable 1
df 0.916028827 0.90763171 941.215711
12
96640074.77 96640075 109.0885 8858870.146 885887 105498944.9
t Stat
-10.2827 10.44454
P-value 1.23E-06 1.07E-06
Lower 95% Upper 95%
-1968925 -1267607
646.7002
997.4467
由上表分析可得回归方程Y=-1618265.9+822.0734266X
2 （1）散点图
从1980年-2000年间，单位面积产量波动不大
（2）
5年移动平均 1293.6 1243.4 1221 1191.4 1164 89.33698003 1167 96.11713687 1170 96.26417818 1174.2 106.0369747 1232 80.95707505 1272.2 75.5985185 1303.4 80.7532538 1333.8 79.60236177 1373.4 79.2815237 1366 82.86712255 1400.6 87.68913274 1421.2 84.06307156
平滑系数0.3 1451 1395.7 1236.3 1233.3 139.1723944 1241.5 131.6598141 1212.4 25.01250218 1245.7 37.05692658 1087.7 135.3247848 1092.8 133.254321 1209.8 162.2336452 1213.5 96.66099571 1260.7 104.1466683 1294.5 48.02264582 1295.6 47.93793074
1379.9 74.91839354 1370.9 69.93912358 1446.6 93.74877997 1324.4 118.7859482 1425.6 145.0095806
平滑系数0.5 1451 1411.5 1289.8 1260.9 151.5127195 1252.9 144.7749151 1226.5 46.14996219 1243.2 37.32175084 1131.6 133.86599 1113.3 132.0337701 1186.7 155.662855 1200.8 88.81190981 1240.9 97.89370712 1275 62.89389581 1285.5 61.9307794 1350.7 85.85737773 1358.9 76.9049636 1418.9 102.8455425 1345.5 109.9781226 1407.2 130.7433261
平滑系数为0.5时更合适
（3）
回归统计
Multiple R R Square
Adjusted R Square 标准误差 观测值
方差分析
回归分析 残差 总计
Intercept X Variable 1
Coefficients -18471.01128 9.930827068
df
1 18 19
标准误差 9201.7 4.622789
0.45173525 0.204064736 0.15984611 119.2106022
SS
MS
F
0.045556
Lower 95%
-37803.1 0.218708
Upper 95% 861.0427 19.64295
20
Significance F
65583.18 65583.18 4.614905 255801 14211.17 321384.2
t Stat -2.00735
2.148233
P-value 0.059968 0.045556
下限95.0
-37800.218
由上表回归分析得方程Y=-18471.01128+9.930827068X当X=2001时，
Y=1398.91872 所以，2001年的单位面积产量为1399公斤/公顷 3 （1）散点图如下：
供水量随着年份的推移而缓慢增加 （2）
3年移动平均
7957 8806 9580 10675 11593 12522 12871 13412 13999 14664 15093 15718 16449
816.9244824 1015.756238 1005.048321 973.7683119 656.8706525 559.7988134
662.1132613 682.2899658 551.1441772 628.0938444 729.8708452
5年移动平均
8794 9719 10653 11533 12158 12952 13528 14001 14495 15236 15823
1656.6435 1625.121282
1412.174213 1192.580328 1083.206033 1206.716087 1220.626304
采用三年移动平均的趋势线拟合数据比较好
回归统计
Multiple R 0.99053609 R Square 0.981161746 Adjusted R Square 0.97971265 标准误差 447.7423113 观测值 15
方差分析
回归分析 残差 总计
Intercept X Variable 1
df
Significance
SS MS F F
1 135737418.8 1.36E+08 677.0852 1.34E-12 13 2606151.305 200473.2 14 138343570.1
t Stat P-value
-25.7866 1.51E-12 26.02086 1.34E-12
Lower 95% -1494100 638.4524
Coefficients 标准误差 -1378602.326 53462.05156 696.2589286 26.757721 Upper 95-12631754.06
由上表回归分析得回归方程Y=-1378602.326+696.2589286X；当X=2006时，Y=18093.0847716，所以，2006年的供水量为18093万吨