姓名：张美园。
学号：2012517224
班级：2012级人资三班。
1．频数分析。
2．描述统计量分析。
3．交叉分组下的频数分析。
4．多选项分析。
5．参数检验。
6．两独立样本t检验。
7．两配对样本的t检验。
8．单因素方差分析。
9．多因素方差分析。
10．相关分析。
11．简单线性回归分析。
12．快速聚类法。
本**的数据均来自网络教学平台课程教学材料内的数据。且每个实验所用数据不同，在每个实验的第一步有提到数据**。
一、频数分析。
1. 打开数据2.2
2. 步骤如图。
选择体重变量进行频数分析。
选择四分位数并选择条形图。
得出结果如下：
上图是体重的样本个数和四分位数。从结果我们可以看出，样本数为40个，缺失样本数为0，上四分位数是41.425，中位数是47.
550，下四分位数是52.575.反映了该班的体重水平的基本概况。
从上图可以看出体重取值的频数、百分比以及有效百分比和累计百分比。从上图我们可以看出该班学生的体重50.8公斤所占百分比最多。
二、描述统计量分析。
1.打开数据。
上图为该班学生体重的条形图。最直观的反映了该班体重的现状。其**现频数最多的是50.8。
三、交叉分组下的频数分析。
1. 打开数据2..1
2. 步骤如下。
得出实验结果如下：
上图可以看出，该样本的有效样本为377个，缺失样本61个，总样本数为438.样本有效率为86.1%。
上图为分性别来看文化程度与职业之间的列联表。在列链表中可以看出其输出频数、期望频数、各种百分比、残差以及标准化剩余。
该图显示的分性别来看文化程度与职业之间的一致性检验成果。如果显著性水平为0.05，由于概率p值小于显著性水平，则应拒绝原假设，可以认为不同文化之间的职业情况存在显著差异。
四、多选项分析。
1. 打开数据2.6
2. 实验步骤如下。
上图为多选项频数分析下的分析结果，列出了样本个数为261，缺失样本数为38，总样本数为299.
上图结果列出各选项的频数和百分比，从中可以看出买高档消费品占19.5%，结婚用占24.9%，正常生活零用占80.1%。
从上表可以看出不同职业对储蓄目的的百分比。
五、参数检验。
1.打开表3.3
2.实验步骤如下：
输入全国农民工收入平均水平1690元。
3. 实验结果如下：
从上面两个**可以看出，20个农民工的平均工资水平是1682元，标准差是76.199.均值误差是17.
039.本例中的检验值是1690，样本均值和检验值之间的差为-8.95%的置信区间为（-43.
66,27.66）表示95%的样本差值在该区间。计算得到t=-0.
47，小于显著性水平0.05.则拒绝原假设。
可以认为这20名农民工的工资水平与全国的工资水平相比，有显著性差异。
六、两独立样本t检验。
1.打开**3.6
2.实验步骤如下图：
4. 实验结果如下。
从上表可以得出，统计专业的平均成绩是105.44.标准差为16.
379，均值误差为5.460.金融专业的平均成绩是96.
27.标准误差是12.744.
均值误差是3.843.
首先进行方差齐性检验，h0：方差1的平方等于方差2的平方。由上图可知f值为0.
846，对应的伴随概率为0.370.大与显著性水平0.
05，不能拒绝方差相等的假设，可以认为两个专业的学生的成绩无显著性差异。
然后就是放茶香灯似的t检验的结果，从上图我们可以看出t=1.410.大与显著性水平0.05则不能拒绝原假设，可以认为这两个专业的学生的成绩不存在显著性差异。
七、两配对样本的t检验。
1.打开**3.8
2.实验步骤如下图：
3. 实验结果如下。
从上图可知，培训前后英语成绩的平均水平分别是66和76.8.标准差分别为7.67873和11.429.均值误差为2.42823和3.614.
有结果可知，培训前后的英语成绩平均变量二者的相关系数为0.751，相应的p值0.12小于0.05，很显著，相关程度很高。
从上图的配对样本t检验结果表壳容易看出，培训前后的英语成绩差值序列的平均值为-10.8.可以计算出的t值为-4.
495，伴随概率为0.03，小与显著性水平0.05。
拒绝原假设，也即是培训前后的英语成绩有了显著性变化。从两个样本的平均水平可以看出，培训后的英语水平比培训前有显著性提高。
八、单因素方差分析。
1.打开**4.1
2.实验步骤如下图所示。
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