相关与回归分析实验心得体会10篇

相关与回归分析实验心得体会10篇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计算检验统下面是小编为大家整理的相关与回归分析实验心得体会10篇,供大家参考。

篇一：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。

　　

篇二：相关与回归分析实验心得体会

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　　实验学习心得体会范文1作为高频电子的老师,高频基础实验可以说算得上是让学生一次崭新的实验尝试.比如说:新奇,原则性强等等,学生从一开始的一窍不通,到后来的熟悉,喜欢,感觉自己学到了很多,很多.算起来虽只让学生做了六次实验,仅仅只是初步接触,当却感觉学生学到了不少东西.一些从书本上学不到的东西.我觉得要做好高频电子实验,需要意识到如下几点:1.充分的预习是必要的.以往做电子技能实训与考核实验台电工实验时学生往往只看一下步骤,原理一带而过.这样做实验时便会吃大亏.一般在实验前得花上一个小时去预习.这样试验结果是令人满意的.2.需要预先对结果进行预测,至少在碰到问题时会合理的去分析问题.之所以会这样说也是有血的教训的,由于某个学生对过程中一个问题视而不见,导致出现了重做的悲惨命运.3.对一些实验注意事项要在意.这里可不是说我弄坏了什么东西,而是基于大家都明白的一个道理:水火无情,电更无情.可能是由于我的原因吧,我每次让学生

　　实验时,似乎对学生很不放心,可谓事必躬亲,再三叮嘱,这也有一个好处:试验出错的可能性大大减少,而且安生性也大大增加了.

　　在实验的过程中,让学生学会如何分析问题,如何解决问题,以及如何总结问题.通过这段时间的高频电子实验,学生能够掌握高频电子的一些基本理论了.比方说lc谐振电路,频带的展宽等.让学生了解到仅仅通过一些简单的试验仪器便可以将知识运用进生活中去.这对于学生以后的发展,我想是大有裨益的.

　　实践是检验真理的标准,我想电工电子电力拖动实训考核台高频电子实验之所以会在学生中大受欢迎,并被视为学校开放性实验室,与其在实验中和学生走在一起的原则是分不开的.希望以后还有机会进这个实验室.

　　实验学习心得体会范文2探究性实验是学生自己带着疑问,自己动手进行观察实验,在实验过程中去探究.发现,获得新知识.它是培养学生科学探究能力的主要途径,在此基础上,发展学生的合作能力.实践能力和创新能力.因此,探究性实验在初中生物教学中有着十分重要的地位和意义.现就自己对探究性实验教学谈谈体会.一.亲自动手,激发兴趣比如〝探究温度对霉菌生活的影响〞,这个实验无论是知识背景,还是材料用具对学生来说都没有难度,组织实验也不受实验器材和装备的影响,教师一定要组织学生亲自动手做.从实验设计本意理解,也并不是要求学生严格按科学探究的七个步骤去一一完成,而是让学生体验科学探究的基本过程.设计的实验方案只要具有可操作性都应该鼓励学生大胆尝试.让不同的组探究不同的变量对霉菌生活的影响,不仅发展了学生的求异思维,更重要的是激发了学生的实验兴趣.只是这个活动需要近一个星期的观察时间,在融洽整个活动中要安排时间就实验现象和结论让学生交流.一则学生有成功感;二则让学生体验完整的探究过程,为后面的学习打下伏笔.二.规范探究性实验的基本程序无论学习什么,方法最重要,探究性实验亦如此.在实际教学中,不少教师注重了七个步骤的记忆,忽略了七个步骤之间的因果关系和思维顺序;注重了探究过程的完整性,忽略了各步骤的独立性.所以老师应该重点结合已做过的探究性实验和

　　教材示例让学生理解各步骤的意义和步骤之间的联系,从而建立完整的探究思维顺序.要实现这一点,教师还应该有意识地设计针对某一步骤的强化训练,排除学生的畏难情绪.

　　三.科学训练发展学生的探究能力没有探究,就没有创新;没有训练,就没有能力.真正要发展学生的探究能力,必须要有科学的训练.1.是完成教材安排的探究性实验,从感性认识中培养学生的探究能力.当然,我们完全可以根据实验的目的改变实验材料或重新设计.如〝解剖观察鸡翅〞这一实验的目的是要学生通过探究发现由组织构成了器官,我们可以将鸡翅换为柑橘,价廉物美,效果一样.2.是以试题的形成对学生进行探究思维训练,从理性认识中培养学生的探究能力.目前,围绕学生探究能力训练的试题不少,但还是选择与学生已有的学科知识为背景的探究试题效果更好,学生兴趣浓些.教师也可以根据学生熟悉的生物学知识.事实和材料为背景编制训练题.实验学习心得体会范文3分析化学是一门实践性很强的学科.分析化学实验课的任务是使我们进一步加深对分析化学基本理论的理解.正确掌握分析化学实验的基本操作技能.培养良好的实验习惯和严谨,实事求是的科学态度,提高观察问题,分析问题和解决问题的能力.为学习后续课程和将来从事实际工作打下良好的基础.实验是化学的灵魂,是化学的魅力和激发学生学习兴趣的主要源泉,更是培养和发展学生思维能力和创新能力的重要方法和手段.分析化学实验的意义在于以下几点:首先,分析化学实验能提高学习的兴趣.其次,分析化学实验能培养我们的观察能力.最后,实验能培养我们的思维能力.大一暑期实践期间,我曾随学院学生科协进行了北京市城区饮用水水质调查.那次活动是我第一次比较系统的作分析化学实验,以下借用几段我对于那次活动的总结.活动的目的除了在于培养科协成员的分析化学试验能力外,还使成员体验了比较正规的科研项目的步骤——讨论.立题.取样.分析……通过这次活动,科协成员

　　面对涉及外专业或目前学术水平难以达到的课题时,将更有能力与信心运筹帷幄.调查是学生科协的传统活动——化学实验技能竞赛的拓展.化学实验技能有机的溶于调查的水硬测量阶段,使单纯的实验提升到科研的高度.

　　从调查的取样阶段开始,全体成员充分参与到活动当中.取样的范围是北京市城八区居民的饮用水.原则上每个城区两个水样.我被分配采集一个朝阳区的水样.朝阳区是北京的大区,我选取的社区是位于西大望路_号的新近开发的楼盘——金港国际.该地点处于泛CBD,也是近期入市的热门地点,我选取的社区定位是白领公寓,室内除有自来水外还有纯净水的管道以及完备的终水系统.我分别采集了该社区纯净水及自来水的水样各一份,以便比较.

　　实验阶段中,未学过分析化学的成员得以提前接触到一些高精密仪器,如分析天平.这为大一的同学今后的学习有较大的积极影响.虽然因实验仪器使用的不熟练使得失误的频繁发生,但由于活动参与者的认真态度,我们最终得到了较为准确的实验数据.我采集的两份水样中此社区的自来水水样的水硬水平于其它城区的自来水水样水硬平均水平相近.纯净水的水硬几乎是自来水的3倍,且PH呈弱酸性,证明该室供纯净水水样中含有较多的离子.由于实验条件以及专业知识的限制,我们无法将该水样中所含离子一一检验出来,但足以证明所谓的纯净水的水样并非如我们通常理解的纯净.由于水样的采集是入户进行,我们没能得到此纯净水水源处的水样.考虑到新房的管道可能还未经使用,水样受管道材质影响较大,此次采集到的不良水样并不能断定此纯净水水源的不纯净.

　　自第一次接触分析化学实验到现在,已通过一学期的学习实践,我发现做好分析化学实验需要做到以下五点:

　　第一,要做好预习工作.实验前应认真阅读有关的基础理论知识.了解所需的基本操作技术,明确实验目的,原理,任务,主要的操作步骤及有关事项,做到胸有成竹.

　　第二,实验过程中认真思考每一步操作的目的,作用,仔细观察实验现象,理论联系实际.实验中随时将实验测量的各种原始数据真实,准确,清晰,的记录在原始实验记录纸上,并让老师审阅.

　　第三,严格遵守操作规程及注意事项.使用不熟悉的仪器和试剂之前,一定不要

　　随意操作,以免破坏实验仪器,浪费试剂,发生意外事故.第四,自觉遵守操作规程及注意事项.注意电源,电炉,水阀等.实验后及时洗涤

　　清理仪器.第五,实验后根据原始数据进行整理,计算和分析.总结实验的经验,误差分析

　　思考题等.化学科学的形成和发展都离不开实验.分析化学实验可以帮助我们形成化学概

　　念,理解和巩固化学知识,掌握实验技能,拓宽知识面,培养的观察能力.思维能力.实验能力和探究能力.

　　实验学习心得体会范文4因为有了目标,大山才有了无怨无悔的奉献,小溪才有了一路欢歌的追求,鲜花才了拥抱春天的激情,松柏才了扎根悬崖的坚韧.学习〝哈尔滨49中的秘密武器〞之后,感觉到这些招数的确大家都在用.在初中生物教学中为提高学生素质我主要是通过生物实验教学来实现的.初中生物实验包括观察能力.实验操作能力.分析实验现象能力.实验设计能力.综合应用能力.因此,组织好实验教学对学生学好生物学有着相当重要的作用.下面是我在实验教学中的一些心得.一.要使学生明确观察目的和任务观察是人对客观事物的一种生动的感性认识形式,它是通过多种感官的联合活动,并在思维的参与下进行的.学生在观察时:①首先提出目的和任务;②拟定计划;③按计划认真仔细观察;④提出问题寻求答案.这样才能保证注意力集中在所要观察的物体上.例如:观察洋葱表皮细胞的实验,实验目的是要求学生在观察中认识细胞壁.细胞质.细胞核和液泡.观察前教师应强调细胞膜紧贴在细胞壁内壁上不易辨认,有些细胞核也不太清楚,要调好光圈,光线强弱要控制适当.使学生按照老师提出的目的要求去观察.观察的结果好坏,可由教师检查,检查方法可采取教师提问学生回答,也可让学生绘制观察的标本图示,这样一定能达到观察的目的.在该实验中,

　　还应该强调在撕取洋葱内表皮时要小块的,如果太大块,在盖盖玻片时,容易产生气泡,影响观察等.

　　二.对每个实验,应让学生找出重点.难点,同时围绕重点.难点进行思考并注意关键问题,这样学生在预习时就有了明确的目的.有了思考的内容.有了讨论的话题.在课堂上教师参与学生们的讨论,在课外教师指导兴趣小组的活动,对实验内容进行预演,培养实验课小骨干,让他们在实验课上充当小老师的`角色,既发挥了实验小骨干的作用,又充分调动了学生的学习积极性.

　　三.充分对比观察运用纵横比较进行观察,同中求异或异中求同.对比观察能使学生从平常的现象中发现不平常的东西,从相似的事物中找出差异以及从差异中找出共同点或因果关系.如在观察叶片的结构实验中,教会学生对比观察上表皮和下表皮,上表皮细胞排列更紧密一些,更整齐一些,气孔较少,而且紧挨着栅栏组织(栅栏组织像一排栅栏),这样,学生在实验中就会有针对性,便于观察,从而减少盲目性,且印象深刻.四.先整体观察后局部观察教师要指导学生全面进行观察,抓住事物的各个方面及其发展变化的全过程,这样才能达到认识事物的目的.例如:观察根毛和根尖的结构,先用肉眼观察认识根的形态,掌握直根系.须根系.主根和侧根的形态特征,进而用放大镜.显微镜观察根毛的位置,根尖的结构,认识和掌握根冠.生长点.伸长区及根毛区的细胞结构特点.局部观察即细微观察,要求学生在观察过程中抓住事物最本质的属性,捕捉它们之间的细微差异,从而发现事物各个侧面的特点.例如:在组织学生观察花的形态和解剖花的结构实验中,首先观察水稻花与桃花的形态,我们向学生提示这样一个问题:为什么桃花盛开的时候会招引许多蜜蜂前来传粉?为什么水稻花盛开的时候却很少见到蜜蜂及其它昆虫前来传粉?从而使学生认识和掌握风媒花与虫媒花的形态特征上的区别.紧接着老师指导学生进行两种类型花的解剖,仔细观察桃花子房基部的突起结构桃花的蜜腺,弄清花蜜产生的原因.而观察水稻花结构时却没有这种蜜腺结构,使学生弄清虫媒花与风媒花的结构差异.通过解剖观察使学生认

　　识了两种不同类型的花在本质属性方面的区别.五.重复观察为了保证观察的结果可靠性,观察的次数要多,否则就难以区分偶然发生和一

　　贯现象,也就是巴甫洛夫所说的〝观察.观察.再观察〞,他深刻地揭示了观察的严肃性和科学性.由于学生自身能力.性格.知识水平的不同,在实验中不可避免的会出现速度上的差距.对待这种现象我的做法是:划分实验小组时要根据以往了解的情况进行合理搭配,在此基础上对实验速度特别慢的小组再进行强化指导,或把他们落下的个别次要步骤〝演示〞完成,以帮助他们在实验结束后享受到成功的喜悦,为今后的学习树立信心.对实验过程中出现问题的学生应讲清楚道理布局严格要求,有时甚至手把手地教,以形成规范化操作.另对某些实验,允许各实验小组在结果上出现一定的偏差,但实验步骤非经允许不得更改(除探究性实验外).当学生在实验过程中出现了一些错误操作并且会影响实验结论时,应引导学生分析原因,找到补救办法,以防学生一错再错,影响对实验结果的分析.

　　此外,在实验完成后必须进行总结,结合具体.有针对性的问题进行分析,对学生的思维进行适时得当的点拨.引导,这样既起到〝画龙点睛〞的作用,又起到思维辐射的作用.

　　总之,只要老师功夫深,就能改变学生的学习方式,由过去被动.机械.僵化的学习方式变为主动.合作.探究式的学习方式,使学生具有学习生物课的浓厚兴趣,有助于他们形成生物学概念,获得生物知识和实验技能,提高观察.实践.探究和创新能力,还有助于培养学生求精.求实.严肃认真的科学态度.

　　实验学习心得体会范文5这几天,我们精细班开始了为期一周的有机化学实验,总共有四个实验,其中包括:《重结晶提纯乙酰苯胺》.《乙酸正丁酯的制备》.《1—溴丁烷的制备》和《乙酰苯胺的制备》.对于这次的实验,我们不在像以前做实验时的那种松散态度了,因为实验的难度相对以前偏难了,而且还存在着一定的危险性.因此,同学们对这次试验非常认真,每个组的成员都在认真负责的做好每一件事情.在这几次试验中我们遇到了一些比较新鲜的仪器,比如:保温漏斗.减压抽滤装

　　置等.对于这些新的仪器,老师都是认认真真的叫我们怎样去使用,怎样的不当会造成什么样的危险.由此也可看出老师对实验的严谨以及对我们学生的负责.

　　在这次试验当中,我学到了很多东西,加强了我的动手能力,并且培养了我的独立思考能力.以前做实验的时候,我都是大部分丢给同伴做的,现在自己也跟着一起做,感觉真的很不错,在实验过程中看着那些自己做的实验感觉很满足,也很有成就感,里面有一些实验现象也很有趣.还有就是我觉得不管什么事还是多动动手好,你只会说不会做那不就等同于纸上谈兵吗.所以,我觉得这次实验非常有作用,及培养了学生的动手能力有锻炼了学生之间的合作精神.

　　实验学习心得体会范文

　　

篇三：相关与回归分析实验心得体会

　　实验总结与心得体会范文5篇

　　我们经过实验时，通常就可以写一篇心得体会将其记下来，如此就可以自我总结与发现。那么实验心得如何写呢？下面是为大家收集的实验总结与心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

　　实验总结与心得体会范文1分子生物实验，这是在以往的实验训练中没有的，如无机化学，有机化学等等，所涉及的通常只是某个数据的测定或某种物质的提取，实验持续的时间通常也就两三个小时;而分子生物学实验，每次会持续一天时间。不过最重要的是在分子生物学实验学习的过程中，我们建立了整体大实验的概念。实验设计得与科研比较相似，毫不夸张的讲，每个实验都可以直接用于科研。在这里我们学到了实验设计的概念，不是单纯的实验技术的堆砌，而是根据自己的目的，有机的将各种方法组合起来。所有这些都是我们进入科研工作所必须的素质。而且我感觉分子生物学实验是我们所做的实验中一门设计到比较高深知识或新问题的实验，能激发出我们对学习分子生物学理论与实践的兴趣。

　　通过这次实验的学习，亲身体会生物学研究的苦辣酸甜，得到正确实验结果时刻的畅快感，那是无法言明的。下面谈谈我的经验：

　　1、操作要求精确——严谨仔细是关键分子实验所用的主要工具是移液枪，精度一般在微克级别有时甚至更高，这就要求我们在做试验时精力高度集中，不能有一丝一毫的差池。因为一个不经意的小失误就有可能造成接下来的实验失败。而菌种转化接种操作更是在此基础上增加了无菌操作的要求，因此更需要耐心与集中。要做好实验，我的经验是，先熟悉仪器的操作规范，在能够熟练的操纵仪器后，实验就简单多了，快、准、稳是分子实验操作的成功三要素。还有防污染是关键!2、仪器使用自动化——了解原理实验室的电子仪器主要有PCR仪，离心机，荧光照相仪等。操作这些仪器的关键在于是否了解仪器按键设置及作用，说明书对仪器的使用有详细说明。而且这些电子仪器大多都是电脑编程的，具有自动化程序控制，因此在操作完成后，就不太需要操心了，但一些注意事项任然是需要留心的，否则也会有可能造成仪器损坏。3、具有一定的危险性——做好防护

　　不可否认，分子实验是所有生物实验中危险程度最高的实验之一。主要原因是分子实验的试剂可以直接渗入皮肤并且嵌入细胞DNA链中造成DNA突变甚至是染色体畸变，因此在进行这些危险操作的实验过程中需要带上防护手套，操作完毕后需要进行清洗工作。液氮的使用要做好防护，防冻伤。

　　老师把整个课程安排的十分合理，给我们许多亲自动手实践的机会;在遇到问题时，鼓励我们积极思考，和我们一起讨论，帮助我们解决问题，他们要求严格，待人和蔼可亲，实验要求严且对实验技术的知识的深刻掌握与理解给我们留下了很深刻的印象。在老师们的带领下我们都很认真完成了每一次的实验，每个人都有一种脱胎换骨的感觉，每一个小实验的成功，对于我们这些初生之犊来说，都是一种莫大的鼓励。不过失误也是常有的，经历过失望、后悔、无奈，检讨分析，最后重新开始。一波三折的记忆清晰的印在脑海中，这种深深的挫折感，再试一次的勇气，我会一生记取的。

　　实验总结与心得体会范文2探究性实验是学生自己带着疑问，自己动手进行观察实验，在实验过程中去探究、发现，获得新知识。它是培养学生科学探究能力的主要途径，在此基础上，发展学生的合作能力、实践能力和创新能力。因此，探究性实验在初中生物教学中有着十分重

　　要的地位和意义。现就自己对探究性实验教学谈谈体会。一、亲自动手，激发兴趣比如“探究温度对霉菌生活的影响”，这个实验无论是知识

　　背景，还是材料用具对学生来说都没有难度，组织实验也不受实验器材和装备的影响，教师一定要组织学生亲自动手做。从实验设计本意理解，也并不是要求学生严格按科学探究的七个步骤去一一完成，而是让学生体验科学探究的基本过程。设计的实验方案只要具有可操作性都应该鼓励学生大胆尝试。让不同的组探究不同的变量对霉菌生活的影响，不仅发展了学生的求异思维，更重要的是激发了学生的实验兴趣。只是这个活动需要近一个星期的观察时间，在融洽整个活动中要安排时间就实验现象和结论让学生交流。一则学生有成功感;二则让学生体验完整的探究过程，为后面的学习打下伏笔。

　　二、规范探究性实验的基本程序无论学习什么，方法最重要，探究性实验亦如此。在实际教学中，不少教师注重了七个步骤的记忆，忽略了七个步骤之间的因果关系和思维顺序;注重了探究过程的完整性，忽略了各步骤的独立性。所以老师应该重点结合已做过的探究性实验和教材示例让学生理解各步骤的意义和步骤之间的联系，从而建立完整的探究思维顺序。要实现这一点，教师还应该有意识地设计针对某

　　一步骤的强化训练，排除学生的畏难情绪。三、科学训练发展学生的探究能力没有探究，就没有创新;没有训练，就

　　没有能力。真正要发展学生的探究能力，必须要有科学的训练。1、是完成教材安排的探究性实验，从感性认识中培养学生

　　的探究能力。当然，我们完全可以根据实验的目的改变实验材料或重新设计。如“解剖观察鸡翅”这一实验的目的是要学生通过探究发现由组织构成了器官，我们可以将鸡翅换为柑橘，价廉物美，效果一样。

　　2、是以试题的形成对学生进行探究思维训练，从理性认识中培养学生的探究能力。目前，围绕学生探究能力训练的试题不少，但还是选择与学生已有的学科知识为背景的探究试题效果更好，学生兴趣浓些。教师也可以根据学生熟悉的生物学知识、事实和材料为背景编制训练题。

　　实验总结与心得体会范文3为期一个多月的考前培训终于结束了，我校由于校舍条件和实验设备的匮乏，在校领导大力支持和争取下，在初三所有教师支持下，鹿老师和我终于完成了对学生的培训。(可以轻松一下啦)根据一个多月以来学生做实验的实际情况和出现的问题，简单的总结一下这次培训中的心得体会。

　　一、学生的动手能力和学习成绩不成正比。并不是学习好的学生动手能力就强，有些学生学习成绩不一定很高，但是动手操作能力却很强，所以在平时的教学中教师应该注重学生实验操作能力的培养。想不是做，在实验中学生会出现这样或者那样的问题，只有通过亲身体验，学生才能在动手能力上有所提高。另外学生在实验中的创新思维培养也很重要，比如学生在叶片横切装片制作的过程中发现用镊子的一头挑取标本，很容易制作成装片，而用镊子夹住标本会破坏叶片横切面的结构，同时不容易放在水滴当中。二、办法总比困难多虽然我校的条件较差，但是我建议明年七年级生物教师在办公室准备一台显微镜，可以邀请学生在课下随时练习。避免学生在初三考试过程中突击。三、培养学生严谨的实验态度生物实验操作中，教师示范作用很重要，因此教师要具备专业的生物实验技能，学生在模仿的过程中由于观察不仔细，不认真，导致错误操作，教师注意及时纠正学生的错误操作，如显微镜观察中双眼观察，而不是一只眼睛睁开一只眼睛闭上;对光后，放入标本，显微镜镜筒下降时，眼睛注视物镜，而不是目镜。

　　四、多找一些小助手我校没有专职的实验员教师，所以实验准备的任务都落在了教师身上，教师可以培养一些动手能力强的学生做老师的助手，帮助教师摆放实验器材，培训一些小助手，先教会他们，然后再让学生教会学生。五、每年在实验基地中种植一些菠菜为生物实验留用。一个月以来身心疲惫，好好休息一下啦。实验总结与心得体会范文4实验对于我们来说是一门陌生的学科。实验作为一门新兴的数学课程在近十年来取得了迅速的发展。数学实验以计算机技术和数学软件为载体，将数学建模的思想和方法融入其中，现在已经成为一种潮流。刚开始时学实验的时候我都有一种恐惧感，因为对于它都是陌生的，虽然在学数值分析时接触过MATLAB，但那只是皮毛。实验才让我真正了解到了这门学科，真正学到了MATLAB的使用方法，并且对数学建模有了一定的了解。MATLAB在各个领域均有应用，作为数学系的学生对于MATLAB解决数学问题的能力相当震惊，真是太强大了。数学实验这门课让我学到了很多东西，收获丰硕。第一节课我了解到了数学实验的一些基本发展史和一些基本

　　知识。通过这学期的学习，学完这门课，让我知道了原来数学与实际生活连接的是这么紧密，许多问题都可以借助数学的方法去解决。对于一些实际问题，我们可以建立数学模型，把问题简化，然后运用一些数学工具和方法去解决。

　　实验我们学习了MATLAB的编程方法，虽然仅仅只有一种软件，可是整本书可用分的数学知识一点都不少，比如插值、拟合、微积分、线性代数、概率论与数理统计等等，现在终于知道课本上的知识如何用于实际问题了，真可谓应用十分广泛。

　　刚开始我对MATLAB很陌生，感觉这个软件很难，以为它就像C语言一样难学，而且这个软件都是英文原版，对于我这种英语很烂的人来说真是种噩梦。但是经过一段时间的学习后感觉其实并没有想象中的那么可怕，感觉很好玩。

　　我觉得学好这门课需要做到以下几点：1、多运用matlab编写、调试程序2对于不懂得程序要尽量搞清楚问题出在哪3、与同学课下多多交流，课上多请教老师。

　　实验总结与心得体会范文51、准备越充分，实验越顺利。古人云，磨刀不误砍柴工。前期的知识储备、文献储备、材料准备、方法准备能够避免手忙脚乱，充分的预实验使你充满信心。一步一个脚印，就不必“从头再来”。最不能容忍的是在开

　　始的几步偷懒，造成后面总有一些无法排除的障碍。2、交流是最好的老师做实验遇到困难是家常便饭。你的第一反应是什么?反复尝

　　试?放下?看书?这些做法都有道理，但首先就应想到的是交流。对有身份的人，私下的请教体现你对他的尊重;对同年资的人，公开的讨论能够使大家畅所欲言，而且出言谨慎。千万不能闭门造车。一个实验折腾半年，之后别人告诉你那是死路，岂不冤大头?

　　3、一半时刻做实验，一半时刻看文献。千万不能把时刻全部消耗在实验台上。看文献、看书、看别人的操作、听别人的经验、研究别人的思路，边做边思考。要学会比较，不好盲从。否则，会被一些小小的问题困扰许久。4、记录真实详尽。人总是有一点虚荣心的。只把成功的步骤或漂亮的结果记到实验记录里，是很多人的做法。殊不知，许多宝贵经验和意外发现就这样与你擦肩而过。客观、真实、详尽的记录是一笔宝贵的财富。5、把握心理优势。做过实验的人都经历过失败和挫折。有些失败应当在预实验阶段发生，你这时能坦然理解。假如不做预实验，在正式的实验

　　中遇到，你的挫折感就很明显。假如你正因赶时刻而误操作，你会沮丧。假如你能正因目前心浮气燥而果断地放一放，就能够避免杯具的发生。假如你早上进入实验室之前还不知道这天要干什么，你最好想好了再去。最大的错误是重复犯同样的错误。记住，屡教不改者不适合做实验。

　　

篇四：相关与回归分析实验心得体会

　　回归分析总结

　　第十二章多元回归分析

　　在许多实际问题中，影响因变量的因素有一个

　　时，我们用一元回归分析解决问题，但是影响因变量的因素往往有多个，此时问题就上升到了一个因变量同多个自变量的多元回归问题。当因变量与自变量之间为线性关系时，我们称之为多元

　　归。

　　多元性性回归分析的原理同一元线性回归基本相同,但计算上要复杂得多主要知识点：

　　建立的回归模型中回归系数和误差项分别代表的含义：回归系数0(心0,1,2…幻表示当其他—1个自变量不变时，第:个自变量

　　一个单位因变量y的平均变动量;

　　误差项£表示不能由各个自变量与y之间的线性关系所解释的变异性。

　　利用软件用最小二乘法对参数进行估计的方法及步骤：

　　在Excel中使用“工具”t“数据分析”t“回归”t输入数据区域T“确

　　定”，即可得到各参数的估计值，此时便可以写出回归方程。

　　拟合优度的检验方法：

　　方法一：多重判定系数

　　R'=

　　SSRSSE

　　=1—

　　'SSTSST

　　疋表示在因变量y的总变差中被估计的回归方程所解释的比例;

　　故越大越好。方法二：估计标准误差

　　Sc=

　　Sc表示根据所建立的回归方程，用自变量来预测因变量时,平均预测误差的大小；

　　故Sc越小越好，越小说明波动性越小。

　　用软件进行线性关系检验的方法：

　　在Excel中，在“工具”T“数据分析”T“回归”T方差分析一栏中有

　　“SignificanceF”值（即P值），当时，拒绝原假设；当卩〉a时，接受原假设。

　　回归系数的检验：

　　检验单个自变量对因变量的影响是否显著，检验步骤同线性关

　　系的检验，检验过程中可能会因为“多重共线性”问题导致某些自变量无法通过检验。

　　检验步骤：第1步：提出假设。对于任意参数#（心1,2…幻有

　　H&P严

　　H、•卩严

　　第2步：计算检验的统计量t。/V

　　0”卡〜心*1）

　　*

　　第3步：做出统计决策。给定显著性水平&，根据自由度=n-k-l査t分布表,得

　　匚」的值。若|/|＞心，则拒绝原假设；若M"处，则不拒绝

　　原假设。多重共线性：

　　产生原因：自变量之间的相关性；检验方法：

　　方法一：检验模型中各对自变量之间是否显著相关，若显著相关则暗示存在多重共线性；

　　方法二：当模型的线性关系检验（F检验）显著时，几乎所有回归系数",的t

　　检验却不显著；方法三：当回归系数的正负号与预期的相反时也预示着多重共线性的

　　存在；问题的处理：

　　方法一：将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的

　　自变量尽可能不相关；方法二：如果要在模型中保留所有的自变量，那就应该：

　　i避免根据t统计量对单个参数0进行检验。

　　ii对因变量y值得推断（估计或预测）限定在自变量样本值的范围内。

　　利用回归方程进行预测：利用给定的k个自变量，求出因变量y的平均值的预测区间和个别值的预测区间。

　　变量选择：原理：对统计量进行显著性检验，将一个或一个以上的自变量引入模型，如果增加

　　一个自变量会使得残差平方和（SSE）明显减少，则将该自变量留在模刑中否IMil除仝要方法：1）向前选择2）向后剔除3）逐步回归本韋魔縞®场+阳+0护++0E+S

　　2>估计

　　回归方程＞=0（）+0“+02矩+…+0严利用最小二乘法对参数进行参数包括几'必./

　　3>写出回归方程〉=几+0小+02矩+…+03

　　4、方程拟合优度的检验

　　5、线性关系检验

　　方法一：多重判定系数R’

　　6、归系数

　　估计标准误差Sc

　　检

　　验单个自变量对因变量的影响是否显著，检验步骤同线性关

　　多

　　元

　　奉魄鑿，检验过强中可能会因为“多重*蠹绻

　　回

　　计If軽巔某些曾变瓮先法通过检i）o作出决策F、

　　归

　　分

　　利用回归方程进E预测

　　Fa、P、a

　　利用给定的k个自变量，求出因变量y的平均值的预测区间和个别值

　　7、

　　a）向前选择b）向后剔除c）逐步回归

　　a）计算各对自变量之间的相关系数，并对各相关C系数进行显著性检验；

　　b）当模型的线性关系进行F检验显著时，几乎所）有回归系数0’的t检验却不显著；

　　c）回归系数与预期的的相反；

　　本章例题对于绝大多数的钢种而言，磷是有害的元素之一，要求含磷越低越好，经过试验技术

　　人员发现，高磷钢的效率与高磷钢的出钢量及高磷钢中的FeO含量有一定关系，所测数据如下表：

　　试验序号

　　出钢量(尢)

　　航含量(矩)

　　效率(y)

　　1

　　87.9

　　13.2

　　82.0

　　2

　　101.4

　　13.5

　　84.0

　　3

　　109.8

　　20.0

　　80.0

　　4

　　93.0

　　14.2

　　8&6

　　5

　　8&0

　　16.4

　　81.5

　　6

　　115.3

　　14.2

　　83.5

　　7

　　56.9

　　14.9

　　73.0

　　8

　　103.4

　　13.0

　　88.0

　　9

　　101.0

　　14.9

　　91.4

　　10

　　80.3

　　12.9

　　81.0

　　11

　　96.5

　　14.6

　　7&0

　　12

　　110.6

　　15.3

　　86.5

　　13

　　102.9

　　1&2

　　83.4

　　设高磷钢的效率为*高磷钢的岀钢量为X1>高磷钢中的FeO含量为矩用Excel进行回

　　归，回答下面的问题：

　　(1)写出估计的回归方程。(2)在高磷钢的效率的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是多少?

　　(3)检验回归方程的线性关系是否显著(a=0.05)o

　　(4)检验各回归系数是否显著(<z=0.05)o(5)检验所建立的回归方程是否存在多重共线性。解：用Excel进行回归分析输出如下所示：

　　回归统计

　　MultipleRRSquare

　　0.6888440.474506

　　AdjustedRSquare标准误差观测值

　　0.3694073.846481

　　13

　　方差分析

　　回归分析残差总计

　　df

　　SS

　　MS

　　F

　　SignificanceF

　　2133.598166.799074.51484910147.954214.7954212281.5523

　　0.040072

　　Coefficients标准误差P-value

　　Lower95%

　　Upper95%

　　下限95.0%

　　上限95.0%

　　Intercept出钢量

　　75.143780.215485

　　9.4877361.29E-0554.0037996.2837754.0037996.283770.0745780.0161240.0493140.3816550.0493140.381655

　　FeO含量-0.843210.5484180.155181-2.065160.378745-2・065160・378745

　　(1)由此可得到高磷钢的效率与高磷钢的出钢量及高磷钢中的FeO含量的回

　　归方程：y=75」4378+0.215485%1-0.84321上

　　其中回归系数0广0.215485表示，在FeO含量不变时，高磷钢的效率每增加一个单

　　位，高磷钢的出钢量将增加0.215485个单位。

　　0、=-0.84321表示，在高磷钢的出钢量不变时，高磷钢的效率每增加

　　一个单位，FeO含量要降低0.84321个单位。

　　(2)在回归统计一栏中有=0.474506,所以在高磷钢的效率的总变差中，被估计的回归方程

　　所解释的比例是47.75%o(3)在方差分析一栏中有SignificanceF(即P值)=0.040072,在a=0.05的显著性水平

　　下，有故拒绝原假设，说明高磷钢的效率与高磷钢的出钢量和高磷钢中的FeO含量之间存在显著性的线性关系。

　　(4)由回归分析输出的结果中的P-value(即P值)一栏可以看出，只有出钢量对应的回归系数通过了检验。

　　说明在影响高磷钢的效率的两个变量中，只有出钢量的影响是显著的，而高磷钢中的FeO含量则对高磷钢的效率没有显著性影响。

　　<5)

　　出钢量FeO含量

　　出钢量

　　1

　　FeO含量0.256003

　　1

　　出钢虽.FeO含址之间的相关矩阵各相关系数检验的统计量如下表所示：

　　出钢量FeO含量

　　出钢量

　　1

　　FeO含量0,878336

　　1

　　各相关系数检验的统汁址

　　査表得厶2(13-2)=2.2010,由于统计量小于(13-2)=2.2010,所以接受原假设，说明两

　　个自变量之间没有显著的相关关系。故不存在多重共线性。

　　

篇五：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。

　　

篇六：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。

　　

篇七：相关与回归分析实验心得体会

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　　实验二用EXCEL进行相关与回归分析

　　实验目的：用EXCEL进行相关与回归分析

　　实验内容：

　　1、相关分析

　　2、回归分析

　　实验步骤：

　　采用下面的例子进行相关和回归分析。

　　【例1】10个学生身高和体重的情况如下表，要求对身高和体重作相关和回归分析。

　　学生

　　身高（公分）

　　体重（公斤）

　　1

　　171

　　53

　　2

　　167

　　56

　　3

　　177

　　64

　　4

　　154

　　49

　　5

　　169

　　55

　　6

　　175

　　66

　　7

　　163

　　52

　　8

　　152

　　47

　　9

　　172

　　58

　　10

　　160

　　50

　　1.用EXCEL进行相关分析

　　首先把有关数据输入EXCEL的单元格中，如图1-20所示。用EXCEL进行相关分析有散点图、计算相关系数，另一种是利用相关分析宏。

　　1

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　　图1-20EXCEL数据集（1）作散点图（2）利用函数计算相关系数在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，这里介绍用CORREL函数计算相关系数：第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果为，如图1-21所示。

　　图1-21CORREL对话框及输入结果（3）用相关系数宏计算相关系数第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图1-22所示：

　　图1-22相关系数对话框第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图1-23所示。

　　2

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　　图1-23相关分析输出结果在上面的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为，和用函数计算的结果完全相同。

　　2.用EXCEL进行回归分析

　　EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立

　　回归模型和预测。这9个函数分别是：

　　INTERCEPT

　　返回线性回归模型的截距

　　SLOPE

　　返回线性回归模型的斜率

　　RSQ

　　返回线性回归模型的判定系数

　　FORECAST

　　返回一元线性回归模型的预测值

　　STEYX

　　计算估计的标准误

　　TREND

　　计算线性回归线的趋势值

　　GROWTH

　　返回指数曲线的趋势值

　　LINEST

　　返回线性回归模型的参数

　　LOGEST

　　返回指数曲线模型的参数

　　用函数进行回归分析比较麻烦，我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。

　　第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择

　　回归，如图1-24所示。

　　3

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　　图1-24数据分析对话框第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入区域输入$C$2：$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图1-25所示。

　　图1-25回归对话框第三步：单击确定按钮，得回归分析结果如图1-26所示。

　　图1-26EXCEL回归分析结果在上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数，RSquare指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，SignificanceofF指p值；第三部分包括：Intercept指截距，Coefficient指系数，tstat指t统计量。

　　4

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　　实验三用EXCEL进行预测

　　实验目的：用EXCEL进行预测实验内容：

　　一、用移动平均法进行预测

　　二、用指数平滑法进行预测三、趋势预测法进行预测

　　实验步骤：

　　【例13-13】：某煤矿某年1-11月份采煤量如下表：

　　月份

　　产量

　　月份

　　1

　　7

　　2

　　8

　　3

　　9

　　4

　　10

　　5

　　11

　　6

　　12

　　产量

　　一、用移动平均法进行预测

　　具体步骤：第一步：将原始数据录入到单元格区域A2：A12，如图13-31所示：

　　图13-31EXCEL数据集

　　第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-32所示的对话框：

　　5

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　　图13-32数据分析对话框第三步：在“分析工具”框中选择“移动平均”，单击“确定”按钮，弹出移动平均对话框，相应作如下输入，即可得到如图13-33所示的对话框：

　　（1）在“输出区域”内输入：$A$2：$A$12，即原始数据所在的单元格区域。（2）在“间隔”内输入：3，表示使用三步移动平均法。（3）在“输出区域”内输入：B2，即将输出区域的左上角单元格定义为B2。（4）选择“图表输出”复选框和“标准误差”复选框。

　　13-33移动平均对话框

　　第四步：单击“确定”按钮，便可得到移动平均结果，如图13-34所示：分析：在图中，B4：B12对应的数据即为三步移动平均的预测值；单元格区域C6：C12即为标准误差。

　　13-34移动平均分析结果

　　二、用指数平滑法进行预测：

　　6

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　　第一步：将原始数据输入到单元格B2：B12；第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-35所示的对话框：

　　图13-35数据分析对话框第三步：在“分析工具”中选择“指数平滑”，单击“确定”按钮，弹出一个对话框，作相应输入，即可得到如图13-36所示的对话框；

　　13-36指数平滑对话框

　　第四步：单击“确定”按钮，即可得到指数平滑结果，如图13-37所示：

　　图13-37指数平滑结果

　　三、趋势预测法进行预测第一步：把相关数据输入到EXCEL中，其中月份输入A1－A11单元格，月产量输入B1－B11单元格，如图13-38所示：

　　7

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　　图13-38EXCEL数据集

　　第二步：在工作表中选择一个空的单元格。在这里我们选择D2单元格。第三步：选择插入下拉菜单。第四步：选择函数选项。第五步：当函数对话框出现时：在函数类别框中选择统计，在函数名字中选择FORECAST(预测)，如图13-39所示：

　　图13-39粘贴函数对话框

　　第六步：单击确定按钮，出现预测对话框，在x中输入12，在know-y’s中输入B1：B11，在know-x’s中输入A1：A11，如图13-40所示：

　　图13-40FORCAST对话框

　　第七步：单击确定按钮，预测结果出现在D2单元格中，如图13-41所示：

　　8

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　　图13-41趋势预测法预测结果

　　9

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　　实验四用EXCEL进行时间序列分析

　　实验目的：用EXCEL进行时间序列分析实验步骤：一、测定增长量和平均增长量【例13-5】：根据1995-2001年河北省国内生产总值，计算逐期增长量、累计增长量和平均增长量。如图13-16

　　图13-16用EXCEL计算增长量和平均增长量资料及结果

　　计算步骤如下：第一步：在A列输入年份，在B列输入国内生产总值。第二步：计算逐期增长量：在C3中输入公式：=B3-B2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C8区域。第三步：计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，并用鼠标拖曳公式复制到D3：D8区域。第四步：计算平均增长量（水平法）：在C10中输入公式：=（B8-B2）/5，按回车键，即可得到平均增长量。二、测定发展速度和平均发展速度【例13-6】：以1995-2001年河北省国内生产总值为例，说明如何计算定基发展速度、环比发展速度和平均发展速度。如图13-17

　　图13-17用EXCEL计算发展速度和平均发展速度资料及结果

　　第一步：在A列输入年份，在B列输入国内生产总值。

　　10

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　　第二步：计算定基发展速度：在C3中输入公式：=B3/$B$2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C8区域。

　　第三步：计算环比发展速度：在D3中输入公式：=B3/B2，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D8区域。

　　第四步：计算平均发展速度（水平法）：选中C10单元格，单击插入菜单，选择函数选项，出现插入函数对话框后，选择GEOMEAN（返回几何平均值）函数，在数值区域中输入D3：D8即可。

　　三、计算长期趋势【例13-7】：我们用某企业某年12个的总产值资料来说明如何用移动平均法计算长期趋势。如图13-18

　　图13-18用EXCEL计算长期趋势资料及结果

　　第一步：在A列输入月份，在B列输入总产值。第二步：计算三项移动平均：在C3中输入“=（B2+B3+B4）/3”，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C12区域。第三步：计算四项移动平均：在D4中输入“=SUM（B2：B5）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D4：D12区域。第四步：计算二项移正平均数：在E4中输入“=（D4+D5）/2”，并用公式拖曳将公式复制到E4：E11区域。四、计算季节变动【例13-8】：利用某种商品五年分季度的销售额资料，说明如何用移动平均趋势剔除法测定季节变动。如图13-19

　　11

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　　图13-19用EXCEL计算季节变动资料

　　第一步：按图上的格式在A列输入年份，在B列输入季别，在C列输入销售收入。

　　第二步：计算四项移动平均：在D3中输入“=SUM（C2：C4）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D19区域。

　　第三步：计算趋势值（即二项移动平均）T：在E4中输入“=（D3+D4）/2”，并用鼠标拖曳将公式复制到E4：E19区域。

　　第四步：剔除长期趋势，即计算Y/T：在F4中输入“=C4/E4”，并用鼠标拖曳将公式复制到F4：F19区域。

　　第五步：重新排列F4：F19区域中的数字，使同季的数字位于一列，共排成四列。

　　第六步：计算各年同季平均数：在B29单元格中输入公式：=average(B25:B28)；在C29中输入公式=average(C25:C28)；在D29中输入公式=average(D24:27)；在E29中输入公式=average(E24:E27)。

　　第七步：计算调整系数：在B31中输入公式：=4/sum(B29:E29)第八步：计算季节比率：在B30中输入公式：=B29*$B$31，并用鼠标拖曳将公式复制到单元格区域B30：E30，就可以得到季节比率的值，具体结果见图13-20：

　　图13-20用EXCEL计算季节变动结果12

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　　指数分析

　　实验目的：用EXCEL进行指数分析实验步骤：

　　指数分析法是研究社会经济现象数量变动情况的一种统计分析法。指数有总指数与平均指数之分，在这一节我们介绍如何用Excel进行指数分析与因素分析。

　　一、用Excel计算总指数【例13-9】：图中是某企业甲、乙、丙三种产品的生产情况，以基期价格p作为同度量因素，计算生产量指数。如图13-21

　　图13-21用EXCEL计算总指数资料及结果

　　计算步骤：第一步：计算各个p0q0：在G2中输入“=C2*D2”，并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。第二步：计算各个p0*q1：有H2中输入“=C2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到H2：H4区域。第三步：计算Σp0q0和Σp0q1：选定G2：G4区域，单击工具栏上的“Σ”按钮，在G5出现该列的求和值。选定H2：H4区域，单击工具栏上的“Σ”按钮，在H5出现该列的求和值。第四步：计算生产量综合指数Iq=Σp0q1/Σp0q0：在C6中输入“=H5/G5”便可得到生产量综合指数注意：在输入公式的时候，不要忘记等号，否则就不会出现数值。二、用Excel计算平均指数现以生产量平均指数为例，说明加权算术平均法的计算方法。【例13-10】：图中的A1：A4区域内是某企业生产情况的统计资料，我们要以基期总成本为同度量因素，计算生产量平均指数。如图13-22

　　13

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　　图13-22用EXCEL计算平均指数资料及结果

　　计算步骤：第一步：计算个体指数k=q1/q0：在F2中输入“=D2/C2”。并用鼠标拖曳将公式复制到F2：F4区域。第二步：计算k*p0q0并求和。在G2中输入“=F2*E2”并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。选定G2：G4区域，单击工具栏上的：“Σ”按钮，在G5列出现该列的求和值。第三步：计算生产量平均指数：在C7中输入“=G5/E5”即得到所求的值。三、用Excel进行因素分析【例13-11】：我们还用上面的例子，有关资料如图13-23

　　图13-23用EXCEL进行因素分析资料及结果

　　进行因素分析的计算步骤如下：第一步：计算各个p0*q0和∑p0q0：在G2中输入“C2*D2”，并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。选定G2：G4区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在G5出现该列的求和值。第二步：计算各个p0*q1和∑p0*q1：在H2中输入“=C2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到H2：H4区域。选定H2：H6区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在H5出现该列的求和值。第三步：计算各个p1*q1和∑p1*q1：在I2中输入“=E2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到I2：I4区域。选定I2：I4区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在I5出现该列的求和值。第四步：计算总成本指数：在C6中输入“=I5/G5”，即求得总成本指数。第五步：计算产量指数：在C7中输入“=H5/G5”，即得产量指数第六步：计算单位成本指数：在C8中输入“=I5/H5”即求得单位成本指数

　　14

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　　15

　　

篇八：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,而理性研究到实习生价值的单位会给予实习生更多的锻炼机会.4.宜避热趋冷:寻找实习单位时,宜避开热门的实习单位和实习发布网站,勇于找冷门公司,回避热点信息和实习高峰期,实习成功的可能性反而更大.5.忌盲目实习:未来求职拼的是专业度而不是态度.谋职实习不应是简单的劳动经验积累和态度培养,比如端盘子一类的工作,可能会增加挫折体验;与专业不对口的实习在未来求职竞争时含金量很低,从找工作的角度,这样的实习弊大于

　　利.实际上,实习只是接触社会的一个过程,大学生实习的目的应当是为了自我日

　　后的发展,而不仅仅是累计工作经验,然后帮忙找到一个薪水较高的工作而已.在实习中,我严格按照实习规程进行操作.做为一名初出茅庐的普通大学生,我

　　不会放松对自我的要求,我期望用自我一开始的学习热情来对待日后的每一项任务工作.在这次毕业实习期间,虽然经常感到很苦,很累,但苦中有乐,累中趣味,也都表现的十分地进取努力认真.

　　这次实习资料主要就是机器维修工作,但我获益不浅,感慨良多.我感受最深的,有如下几点:

　　其一,实习是个人综合本事的检验.要想优秀完成工作,除了办公室基础知识功底深厚外,还需有必须的实践动手本事,操作本事,应付突发故障的本事,还要对办公室中常用软件都能熟练操作.作为一名工作人员,还要求有较强的表达本事,同时还要善于引导自我思考.调节与人相处的氛围等.另外,还必须有较强的应变本事.组织管理本事和坚强的毅力.

　　其二,此次实习,我深深体会到了积累知识的重要性.俗话说:要给学生一碗水,自我就得有一桶水.我对此话深有感触.以往觉得很容易操作的office,但我的师父要求我完成某次产品统计的数据与记录时,我却一头雾水,感觉和平时计算机课堂中学的完全不一样,这也让我感到巨大的惭愧.因为以前的自我总以为这些东西学不学得好与专业没有多大联系,殊不知工作不是专攻一个方面,而是考察我们的综合知识水平.

　　此次实习增强了我毕业就业的信心和勇气.这次实习,我觉得我表现得还不错,许多同学都认为,自我以后进入企业都是能够胜任的.由此看来,我们在大学里还是学到了不少东西,只是感觉不到而已.所以,我们有就业危机感是应当的,但不能过于自卑和担忧,否则会妨碍自我的学习.此刻,我们能做的就是多吸取知识,提高自身的综合素质

　　能够说这次实训不仅仅使我学到了知识,丰富了经验.也帮忙我缩小了实践和理论的差距.这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作.我会把握和珍惜实训的机会,在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工

　　作中,为实现梦想而努力.最终,我要感激学院组织的这次十分有意义的实训,使我们学到了很多,也领悟了很多.

　　_实验分析心得3_化学是一门以实验为基础与生活生产息息相关的课程.化学知识的实用性很强,因此实验就显得非常重要.刚开始做实验的时候,由于学生的理论知识基础不好,在实验过程遇到了许多的难题,也使学生们感到了理论知识的重要性.让学生在实验中发现问题,

　　自己看书,独立思考,最终解决问题,从而也就加深了学生对课本理论知识的理解,达到了双赢的效果.

　　在做实验前,一定要将课本上的知识吃透,因为这是做实验的基础,实验前理论知识的准备,也就是要事前了解将要做的实验的有关资料,如:实验要求,实验内

　　容,实验步骤,最重要的是要记录实验现象等等.

　　否则,老师讲解时就会听不懂,这将使做实验的难度加大,浪费做实验的宝贵时间.比如用电解饱和食盐水的方法制取氯气的的实验要清楚各实验仪器的接法,如果

　　不清楚,在做实验时才去摸索,这将使你极大地浪费时间,会事倍功半.

　　虽然做实验时,老师会讲解一下实验步骤,但是如果自己没有一些基础知识,那时是很难作得下去的,惟有胡乱按老师指使做,其实自己也不知道做什么.做实验

　　时,一定要亲力亲为,务必要将每个步骤,每个细节弄清楚,弄明白,实验后,还要复习,思考,这样,印象才深刻,记得才牢固,否则,过后不久就会忘得一干二

　　净,这还不如不做.做实验时,老师会根据自己的亲身体会,将一些课本上没有的知

　　识教给学生,拓宽学生的眼界,使学生认识到这门课程在生活中的应用是那么的广泛.

　　学生做实验绝对不能人云亦云,要有自己的看法,这样就要有充分的准备,若是做了也不知道是个什么实验,那么做了也是白做.实验总是与课本知识相关的

　　在实验过程中,我们应该尽量减少操作的盲目性提高实验效率的保证,有的人一开始就赶着做,结果却越做越忙,主要就是这个原因.在做实验时,开始没有认真吃

　　透实验步骤,忙着连接实验仪器.添加药品,结果实验失败,最后只好找其他同学帮忙.

　　特别是在做实验报告时,因为实验现象出现很多问题,如果不解决的话,将会很难的继续下去,对于思考题,有不懂的地方,可以互相讨论,请教老师.

　　我们做实验不要一成不变和墨守成规,应该有改良创新的精神.实际上,在弄懂了实验原理的基础上,我们的时间是充分的,做实验应该是游刃有余的,

　　如果说创新对于我们来说是件难事,那改良总是有可能的.比如说,在做金属铜与浓硫酸反应的实验中,我们可以通过自制装置将实验改进.

　　在实验的过程中要培养学生独立分析问题和解决问题的能力.培养这种能力的前题是学生对每次实验的态度.如果学生在实验这方面很随便,等老师教怎么做,拿同学的报告去抄,尽管学生的成绩会很高,但对将来工作是不利的.

　　实验过程中培养了学生在实践中研究问题,分析问题和解决问题的能力以及培养了良好的探究能力和科学道德,例如团队精神.交流能力.独立思考.实验前沿信息的捕获能力等;提高了学生的动手能力,培养理论联系实际的作风,增强创新意识.

　　上面的化学实验心得体会,非常适合大家进行化学实验报告的写作,对大家进行化学实验心得写作非常有效.

　　_实验分析心得4_

　　一份工作是一个人步入社会的标志.社会的本质是实践,而实践最好的来源便是工作.刚进入工作一个星期,感受虽没有他人的五味杂陈,但也算的上清澈纯净.很荣幸能加入这个超级工程大团队.虽可能仅有短短的两个多月时间,但在这样的一个大平台我觉得能收获很多.作为一个〝超级工程〞项目,这份工作的起点很高.起点高意味着能学到的东西更多,但也意味着工作难度的加大.

　　世界上没有一份工作是不辛苦的,但所谓工作便是越做越会做,当你做到极致,辛苦也会转化成成功的喜悦.就业指导教师告诫我们:到了单位后,少说多做.此刻感觉下来,还得做到以下几点:

　　首先,要多问.这是要放在首位的.刚刚进入工作岗位,对自我的工作要求以及工作定位是不明确的,会显得有些茫然.所以多问便是最好的教师,不能不懂装懂,遇到问题就要及时问.如今的时代不像从前,师傅不会留着压箱底的技艺不教给你.知识大爆炸的时代,大家都乐意分享自我的经验与方法.而你所需要做的便是踩着巨人的肩膀,学习总结归纳.将他人的经验转化为自我的东西.如同一开始的写资料.大家的起点都相同,都是从资料入手,一步一步去认识,理解图纸的信息,将图面资料,转化为文字资料.即使你开始并不明白该怎样做,从哪开始做.但只要你肯问,闲暇之余也肯定有人会教你.

　　其次是少说,少说并不与多问冲突.少说是少说空话,不了解,不确定的东西少说.作为一个工程单位,你要为你所说的东西负责.如同李瑞环同志在_85年发表的《少说话多干实事》文章中所说:讲一千句空话,不如办一件实事.所以大到治国,小到做事,都是一个道理.少说意味着冷静,能用独特的角度去看待事物,遇事少说,既能冷静自我,也能平复他人.其次,大多数时候你所说的话,只是作为意见及提议,并无实际执行本事,且这是在你理解的基础之上.所以,不如少说多听,汲取他人的经验,听取他人的意见.

　　最终是多做,工程单位的所有工作项目都是息息相关的,它不能独立的存在,也不可缺失.初来咋到,对于工作的资料,流程没有充分的认识与理解.可是对于会做的东西必须要认真,多做.例如写资料.你仅有将一样东西做会,学精.才有余力学习另一种技能.写资料也是一样,当你写到熟练,就自然而然对工作的流程有必须的了解.等真正接触到这方面时,你也能更加简便的应对.

　　工作学习与在校学习还是有相当的差别的,不一样于书本上的浅而全.工作学习当中你应对的都是实打实的问题,没有假设.这两个多月的实习收获定会好过在书本上的干读,虽然安全部的工作与学习的专业相关不多.但我相信,生活不是越走越长,而是越走越宽.

　　_实验分析心得5_传感器与测试技术是一门理论性和实践性都很强的专业基础课,也是一门综合性的技术基础学科,它需要数学.物理学.电子学.力学.机械等知识,同时还要掌握各种物理量的变换原理.各种静态和动态物理量(如力.振动.噪声.压力和温度等)的测定,以及实验装置的设计和数据分析等方面所涉及的基础理论.许多测试理论和方法只有通过实际验证才能加深理解并真正掌握.实验就是使学生加深理解所学基础知识,掌握各类典型传感器.记录仪器的基本原理和适用范围;具有测试系统的选择及应用能力;具有实验数据处理和误差分析能力;得到基本实验技能的训练与分析能力的训练,使学生初步掌握测试技术的基本方法,具有初步独立进行机械工程测试的能力,对各门知识得到融会贯通的认识和掌握,加深对理论知识的理解.测试技术实验课是本门课程的重要环节,其目的是培养学生的分析和解决实际问题的能力,从而掌握机械工程测试技术手段,为将来从事技术工作和科学研究奠定扎实的基础.通过本门课程实验,以下能力得到了较大的提高:1.了解常用传感器的原理和应用,以及传感器使用的注意事项及各种测试中不同传感器的选择方法.2.培养具有综合应用相关知识来解决测试问题的基础理论;3.培养在实践中研究问题,分析问题和解决问题的能力;我们必须坚持理论联系实际的思想,以实践证实理论,从实践中加深对理论知识的理解和掌握.实验是我们快速认识和掌握理论知识的一条重要途径.实验分析心得体会

　　

篇九：相关与回归分析实验心得体会

　　，，，

　　本科学生实验报告

　　学号：

　　##########

　　姓名：￥￥￥￥￥￥专业、班级：11级应用生物教育A班生物统计学实验孟丽华（教授）

　　学院：生命科学学院实验课程名称：教师：2012

　　开课学期：填报时间：

　　至年

　　20135

　　学年月

　　下22

　　学期日

　　2013

　　云南师范大学教务处编印

　　1

　　一．实验设计方案实验序号及名称：实验十:实验时间2013-05-17线性回归与相关性分析实验室睿智楼3幢326

　　（一）、实验目的：1、能够熟练的使用SPSS软件对实验数据进行线性回归分析和相关性分析；2、掌握线性回归与相关性分析的基本思想和具体操作，能够读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行各种统计检验；3、进一步熟悉SPSS软件的应用。（二）、实验设备及材料：微机、SPSS（三）、实验原理：1、统计学上采用相关分析(correlationanalysis)研究呈平行关系的相关变量之间的关系。2、对两个变量间的直线关系进行相关分析称为简单相关分析（也叫直线相关分析）对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性；相关称为复相关分析；研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析；3、相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似；forWindowsV18.0统计软件包及相应的要统计的数据

　　2

　　4、对于两个相关变量，一个变量用x表示，另一个变量用y表示，如果通过试验或调查获得两个变量的n对观测值：x1，1）x2，2）„„，xn，（y，（y，（

　　yn）；为了直观地看出x和y间的变化趋势，可将每一对观测值在平面直

　　角坐标系描点，作出散点图；5、从散点图可以看出：①两个变量间有关或无关;若有关,两个变量间关系类型，是直线型还是曲线型；②两个变量间直线关系的性质（是正相关还是负相关）和程度（是相关密切还是不密切）；散点图直观地、定性地表示了两个变量之间的关系。为了探讨它们之间的规律性，还必须根据观测值将其内在关系定量地表达出来；6、利用直线回归方程进行预测或控制时，一般只适用于原来研究的范围，不能随意把范围扩大，因为在研究的范围内两变量是直线关系，这并不能保证在这研究范围之外仍然是直线关系。若需要扩大预测和控制范围，则要有充分的理论依据或进一步的实验依据。利用直线回归方程进行预测或控制，一般只能内插，不要轻易外延；7、进行直线相关分析的基本任务在于根据x、y的实际观测值，计算表示两个相关变量x、y间线性相关程度和性质的统计量——相关系数r并进行显著性检验；8、根据实际观测值计算得来的相关系数r是样本相关系数，它是双变量正态总体中的总体相关系数ρ的估计值。样本相关系数r是否来自ρ≠0的总体，还须对样本相关系数r进行显著性检验。此时无效假设、备择假设为：HO:ρ=0,HA:ρ≠0。与直线回归关系显著性检验一样，可采用t检验法与F检验法对相关系数r的显著性进行检验；

　　3

　　9、直线回归分析将二个相关变量区分为自变量和依变量，侧重于寻求它们之间的联系形式—直线回归方程；直线相关分析不区分自变量和依变量，侧重于揭示它们之间的联系程度和性质——计算出相关系数。两种分析所进行的显著性检验都是解决y与x间是否存在直线关系。因而二者的检验是等价的。即相关系数显著，回归系数亦显著；相关系数不显著，回归系数也必然不显著；10、应用直线回归与相关的注意事项：直线回归分析与相关分析在生物科学研究领域中已得到了广泛的应用，但在实际工作中却很容易被误用或作出错误的解释。为了正确地应用直线回归分析和相关分析这一工具，必须注意以下几点：1）、变量间是否存在相关；2）、其余变量尽量保持一致；3）、观测值要尽可能的多；4）、外推要谨慎；5）、正确理解回归或相关显著与否的含义；6）、一个显著的回归方程并不一定具有实践上的预测意义；(四)、实验内容：内容：生物统计学（第四版）138页第七章习题7.4和习题7.6实验方法步骤（一）、习题7.41、启动spss软件：开始→所有程序→SPSS→spssforwindows→spss18.0forwindows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；

　　2、定义变量，输入数据。点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”命令定义变量“X”（小数点零位），标签：“4月下旬平均气温/℃”；变量“Y”（小数点零位），标签：月上旬50株棉蚜虫数/头”,点击“变量视图工作表”，“5一一对应将不同“X”气温与“Y”棉蚜虫数的数据依次输入到单元格中；

　　4

　　3、设置分析变量。数据输入完后，点菜单栏：“分析（A）”→“回归（R）”→“线性（L）„”，将“5月上旬50株棉蚜虫数（Y）”移到因变量列表（D）中，将“4月下旬平均气温（X）”移入自变量列表（I）中进行分析；1）、点“统计量（S），回归系数：在“估计（E）、””“置信区间水平（%）95”

　　

篇十：相关与回归分析实验心得体会

　　x平均温度118147156168171188195204y历期天数d3011731671361191078367page?3一直线回归page?4page?5page?6page?7page?8page?9page?10page?11page?12page?13二相关分析page?14page?15page?16page?17page?18page?19?作业

　　YUNNANNORMALUNIVERSITY

　　本科学生实验报告

　　学号：##########

　　姓名：_¥¥¥¥¥¥__________

　　学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课

　　程名称：________________生物统计学实验__________________

　　教

　　师：_____________孟丽华（教授）_______________

　　开课学期：2012至2013学年下学期

　　填报时间：

　　2013年5月22日

　　云南师范大学教务处编印

　　1

　　实验设计方案

　　实验序号及名称：实验十：

　　线性回归与相关性分析

　　实验时间2013-05-17

　　实验室

　　睿智楼3幢326

　　（一）、实验目的：1能够熟练的使用SPSS软件对实验数据进行线性回归分析和相关性分析;

　　2、掌握线性回归与相关性分析的基本思想和具体操作，能够读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行各种统计检验；

　　3、进一步熟悉SPSS软件的应用。

　　（二）、实验设备及材料:

　　微机、SPSSforWindowsV18.0统计软件包及相应的要统计的数据

　　（三）、实验原理：

　　1、统计学上采用相关分析（correlationanalysis）研究呈平行关系的相关变

　　量之间的关系。

　　2、对两个变量间的直线关系进行相关分析称为简单相关分析（也叫直线相关分

　　析）；对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性相关称为复相关分析；

　　研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析；

　　3、相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，

　　当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定

　　量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平

　　为

　　0.05,你只需要拿p值和0.05进行比

　　较：如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相

　　关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看

　　相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变

　　量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度

　　的过程，其检验过程与相关分析相似；

　　4、对于两个相关变量，一个变量用x表示，另一个变量用y表示，如果通过试验或调查获得两个变量的n对观测值：（x1,yl）,（x2,y2）,,（xn,yn）;为了直观地

　　2

　　看出x和y间的变化趋势，可将每一对观测值在平面直角坐标系描点，作出散点图；

　　5、从散点图可以看出：①两个变量间有关或无关；若有关,两个变量间关系类型，

　　是直线型还是曲线型；②两个变量间直线关系的性质（是正相关还是负相关）和程度（是相

　　关密切还是不密切）；散点图直观地、定性地表示了两个变量之间的关系。为了探讨它们之

　　间的规律性，还必须根据观测值将其内在关系定量地表达出来；

　　6、利用直线回归方程进行预测或控制时，一般只适用于原来研究的范

　　围，不能随意把范围扩大，因为在研究的范围内两变量是直线关系，这并不能保证在这研究

　　范围之外仍然是直线关系。若需要扩大预测和控制范围，则要有充分的理论依据或进一步的

　　实验依据。利用直线回归方程进行预测或控制

　　，一

　　般只能内插，不要轻易外延；

　　7、进行直线相关分析的基本任务在于根据x、y的实际观测值，计算表示两个

　　相关变量x、y间线性相关程度和性质的统计量——相关系数r并进行显著性检验；

　　8、根据实际观测值计算得来的相关系数r是样本相关系数，它是双变

　　量正态总体中的总体相关系数P的估计值。样本相关系数r是否来自pH0的总体，还须

　　对样本相关系数r进行显著性检验。此时无效假设、备择假设为：

　　H0:

　　p=O,HA:pH0。与直线回归关系显著性检验一样，可采用t检验法与F检验法对相关系

　　数r的显著性进行检验；

　　9、直线回归分析将二个相关变量区分为自变量和依变量，侧重于寻求

　　它们之间的联系形式一直线回归方程；直线相关分析不区分自变量和依变量，

　　侧重于揭示它们之间的联系程度和性质一一计算出相关系数。两种分析所进行

　　的显著性检验都是解决y与x间是否存在直线关系。因而二者的检验是等价的。

　　即相关系数显著，回归系数亦显著；相关系数不显著，回归系数也必然不显著；

　　3

　　10、应用直线回归与相关的注意事项：直线回归分析与相关分析在生物

　　科学研究领域中已得到了广泛的应用，但在实际工作中却很容易被误用或作出错误的解释。为了正确地应用直线回归分析和相关分析这一工具，必须注意以下几点：1）、变量间是否存在相关；2）、其余变量尽量保持一致；3）、观测值要尽可能的多；4）、外推要谨慎；5）、正确理解回归或相关显著与否的含义；

　　6）、一个显著的回归方程并不一定具有实践上的预测意义

　　；

　　（四）、实验内容：

　　内容：生物统计学（第四版）138页第七章习题7.4和习题7.6实验方法步骤（一）、习题7.4

　　1、启动spss软件：开始—所有程序—SPS4spssforwindowLspss18.0for

　　windows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；

　　2、定义变量，输入数据。点击“变量视图”定义变量工作表，用“

　　name

　　命令定义变量“X”（小数点零位），标签：“4月下旬平均气温/C”；变量“Y”（小数点零位），标签：“5月上旬50株棉蚜虫数/头”，点击“变量视图工作表”，一一

　　对应将不同“X”气温与“Y'棉蚜虫数的数据依次输入到单元格中；

　　3、设置分析变量。数据输入完后，点菜单栏：“分析（A）”一“回归（旦）”-

　　“线性（.）•••”,将“5月上旬50株棉蚜虫数（丫）”移到因变量列表（D）中，将“4

　　月下旬平均气温（X）”移入自变量列表（I）中进行分析；1）、点“统计量（S）”，回归系数：在“估计（E）”、“置信区间水平（%）95”前打钩，“模型拟合性（M）、“描述性”前打钩，残差：个案诊断（C）前打钩，点“所有个

　　4

　　案”，点“继续”；

　　2）、点“绘制（T）•••”，将“DEPENDNP”移入“丫（丫）”列表中，将

　　“ZPRED”移入“X2（X）中，标准化残差图：在“直方图（H）”、“正太概率图（R）”前打钩，点“继续”；3）、点“保存（S）…”，所有的默认，点“继续”;4）、点“选项（0）…”，所有的都默认，点“继续”，然后点击“确定”便出结果；

　　统计量（S）

　　5

　　绘制（T）

　　保存（S）-（默认）

　　6

　　（二八习题7.6

　　1、启动spss软件：开始—所有程序—SPS4spssforwindowLspss18.0forwindows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；

　　2、定义变量，输入数据。点击“变量视图”定义变量工作表，用“

　　name

　　命令定义变量“维生素C的含量”（小数点两位）；变量“受冻情况”（小数点零位），

　　“未受冻”赋值为“1”，“受冻”赋值为“2”，点击“变量视图工作表”，一一对应将

　　不同“未受冻”与“受冻”的维生素C的含量数据依次输入到单元格中；

　　3、设置分析变量。数据输入完后，点菜单栏：“分析（A）”—“相关（C）”—“双变

　　量（旦）•••”，将“维生素C含量”、“受冻情况”变量（V）列表中，相关系数：“Pearson"前打钩，显著性检验：双侧检验（T）前打钩，“标记显著性相关

　　（F）前打钩”，点“选项（0）…”，统计量：在“均值和标准差（M）”前打钩,缺失值：在“按对排除个案（P）”前打钩，点“继续”，然后点击“确定”便出结果。

　　选项（0

　　“图形（G）”—“旧对话框（L）”—“散点/点状（S散点图/点图

　　7

　　简单散点图4、表格绘制出来后，进行检查修改，将其复制到实验报告中，将虚框隐藏

　　1；

　　5、将所求的描述性统计指标数据表格保存，对其所求得的结果进行分析，书写实验报告。

　　（五）实验结果:回归表1

　　描述性统计量

　　8

　　5月上旬棉蚜虫数4月下旬平均气温

　　均值56.64

　　18.855

　　标准偏差57.1132.6819

　　N1111

　　相关性

　　Pearson相关性Sig.（单侧）

　　5月上旬棉蚜虫数4月下旬平均气温

　　5月上旬棉蚜虫数4月下旬平均气温

　　5月上旬棉蚜虫数

　　4月下旬平均气温

　　1.000

　　.858

　　.858

　　1.000

　　.000.000

　　9

　　N

　　5月上旬棉蚜虫数

　　4月下旬平均气温

　　11

　　11

　　11

　　11

　　输入/移去的变量b

　　模型

　　输入的变量

　　移去的变量

　　方法

　　4月下旬平均1

　　气温a.已输入所有请求的变量。

　　b.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　输入

　　模型汇总b

　　模型

　　R

　　R方

　　调整R方

　　1

　　a

　　.858

　　.737

　　.707

　　a.预测变量：（常量）,4月下旬平均气温。

　　b.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　标准估计的误差

　　30.903

　　模型1

　　回归残差

　　平方和24023.6848594.862

　　b

　　Anova

　　df

　　19

　　均方24023.684

　　954.985

　　总计

　　32618.545

　　10

　　a.预测变量：（常量）,4月下旬平均气

　　温。

　　b.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　系数a

　　非标准化系数

　　标准系数

　　模型

　　1（常量）

　　4月下旬平均气温

　　B-287.943

　　标准误差69.331

　　18.276

　　3.644

　　试用版.858

　　F25.156

　　Sig..001a

　　t-4.153

　　5.016

　　B的95.0%置信区间

　　Sig.

　　下限

　　.002-444.780

　　上限-131.106

　　.00110.033

　　26.518

　　10

　　a.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　极小值

　　预测值残差标准预测值

　　20.92-49.122

　　-.729

　　标准残差

　　-1.590

　　a.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　残差统计量

　　极大值

　　均值

　　198.1952.705

　　2.888

　　56.64

　　.000.000

　　1.706

　　.000

　　标准偏差49.01429.3171.000.949

　　N11

　　111111

　　5月上旬棉蚜虫

　　案例数目

　　标准残差

　　数

　　预测值

　　1

　　.687

　　86

　　64.78

　　2

　　-.038

　　197

　　198.19

　　3

　　-1.128

　　4

　　-.034

　　8

　　42.85

　　29

　　30.05

　　5

　　-.126

　　28

　　31.88

　　6

　　.067

　　23

　　20.92

　　7

　　-1.590

　　12

　　61.12

　　8

　　-.815

　　14

　　39.19

　　9

　　1.039

　　64

　　31.88

　　10

　　.231

　　50

　　42.85

　　11

　　1.706

　　a.因变量：5月上旬棉蚜虫数

　　112

　　59.29

　　残差21.223-1.190

　　-34.847-1.054-3.8812.084

　　-49.122-25.191

　　32.1197.153

　　52.705

　　图表

　　案例诊断

　　11

　　因变朮5月上旬W*数

　　^13=6.11E叭书昨

　　=0^49

　　N-11

　　回,I标准化疑差回闩标准化残差的标准P-P图

　　K

　　期重

　　率的

　　累

　　积

　　OO

　　12

　　敵点图

　　相关性

　　表9表10

　　图表

　　描述性统计量

　　维生素C含量受冻情况

　　均值34.05531.50

　　标准差4.94321

　　.508

　　N3232

　　相关性

　　维生素c含量受冻情况

　　Pearson相关性显著性（双侧）

　　NPearson相关性显著性（双侧）N

　　维生素c含量受冻情况

　　1

　　.192

　　.293

　　32

　　32

　　.192

　　1

　　.293

　　32

　　32

　　13

　　45.00-

　　4000-

　　35.00-

　　800

　　30.00H

　　2 ,00^

　　20.0CT

　　I10

　　I

　　I

　　I

　　I

　　I

　　1.2

　　1.4

　　1.6

　　18

　　2.0

　　受廉情况

　　实验结果分析：习题7.4:由表4得出：拟合优度系数为0.858，接近1,说明拟合好。存在多重线性。由表6得，回归方程的p值＜0.05，说明显著线性。回归系数p值＜0.05，说明显著线性。(1)、线性回归方程：Y=-287.943+18.276X；(2)、sy/x=29.4143,F=28.510**；

　　(3)y/x的95%置信区间：(22.1998，61.4500)，单个y的95%置信区间：(—

　　26.5856，110.2354);

　　习题7.6：从实验结果可以得出

　　：(1)、相关系数与决定系数分别为：

　　r仁0.5930，r2=0.3516，(2)、r的95%置信区间：(0.1378，0.8414)。

　　r=0.5930，r2=0.3516,r的95%置信区间：(0.1378，0.8414)。(六)、实验总结分析：1、相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法，利用直

　　14

　　线回归方程进行预测或控制，一般只能内插，不要轻易外延；2、直线回归相关分析的注意事项：

　　1）、相关分析只是以相关系数来描述两个变量间线性相关的程度和方向，并不阐明事物间存在联系的本质，也不是两事物间存在联系的证据。要阐明两事物间的本质联系，必须凭专业知识从理论上加以论证。因此，把两个毫无关系的事物放在一起作相关分析是毫无意义的。同样，作回归分析也要有实际意义；

　　2）、在进行直线回归前应绘制散点图，有直线趋势时，才适宜作直线回归分析。散点图还能提示资料有无异常点；

　　3）、直线回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限；4）、对同一组资料作回归和相关分析，其相关系数和回归系数的显著性检验结果完全相同。由于相关系数的显著性检验结果可直接查表，比较方便；而回归系数的显著性检验计算复杂，故在实际应用中常用相关系数的显著性检验结果代替回归系数的显著性检验。

　　5）、在资料要求：相关分析要求两个变量服从双变量正态分布。回归分析要求因

　　变量服从正态分布，自变量可以是精确测量和严格控制的变量。如两个变量服从双变量正态

　　分布，则可以作两个回归方程，用X推算丫，或用丫推算X；

　　3、相关分析中，不区分自变量和因变量。相关分析只研究两个变量之间线

　　性相关的程度或一个变量与多个变量之间线性相关的程度，

　　不能用一个或多个变量

　　去预测另一个变量的值，这是回归分析与相关分析的主要区别；

　　4、通过此次实验，更加熟悉了SPSS软件的应用，学习了线性回归与相关性分

　　15

　　析，考察两变量之间线性关系，建立回归方程，并对回归系数作假设检验；计算

　　16

　　相关系数和决定系数，并对其检验等。教师评语及评分:

　　签名：

　　年月日

　　17

　　

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