统计学上机实习心得体会
第1篇：统计学上机实习心得体会
统计学上机实习心得体会
当我们经过反思，有了新的启发时，好好地写一份心得体会，这样我们就可以提高对思维的训练。那么问题来了，应该如何写心得体会呢？下面是小编精心整理的统计学上机实习心得体会，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
统计学上机实习心得体会1
本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的。
对于本人而言，数学功底不是很好，在没学统计学之前就感觉统计学会很枯燥无味，对这门课程有些恐惧。但通过这学期的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂的问题变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的方法使问题变得简单化，容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师基本上都是在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。
而就所学的内容来讲，我个人认为这门课程有两大难点，一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。例如在第二章统计调查中，相关概念的辨析就需要我们理解掌握以便熟练的做题。而对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是要把公式理解再加以运用，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。例如在相关与回归分析这一章中，主要就是要求我们把公式掌握好再加以灵活的运用，问题就会迎刃而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，通过这门课程的学习，我相信在以后的工作和学习中会给我带来很多的益处，让我受益匪浅。
统计学上机实习心得体会2
花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。
《总论》和《统计数据》的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。就在我们放松警惕，大呼统计学一点也不难的时候，《抽样估计》彻底震住了自鸣得意的我们。
理论上来说《假设检验与方差分析》的内容要难于《抽样估计》。但是个人觉得《抽样估计》的行文并不像《假设检验》那么好理解。《统计学》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的`公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。
《假设检验与方差分析》开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为，这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容，以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考，如果实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习，才是真正的自主学习的过程。
《相关与回归分析》同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。
《时间序列分析》在我看来是和我的专业———国贸联系最紧密的学科。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。
《统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的。相应知识。在《微积分》中不知所云的内容却可以通过统计学的学习恍然谈大悟。多亏了老师深入浅出的讲解，让我在短短一个学期里既巩固了旧知识又学到了许多有用的新知识。
统计学上机实习心得体会3
不知不觉进入了实习的第三周，生活还在慢慢的适应，每天按部就班的工作。除了学习岗位相关的业务知识， 我还加强大学统计学专业相关知识与自己岗位相结合， 努力让统计学 专业相关知识应用到实际工作中。 实习不想在学校， 很多工作遇到的很多问题都只能自己钻 研，不过好在有很多资料可以查，大学里学习的统计学专业相关知识能够帮上忙，也不枉大 学的学习。不懂时就查查资料，也培养了自学能力，同时了解许多相关的知识，一举多得。
经过 2 个多星期的正式实习工作， 我已经慢慢适应这样的作息和工作方式了。 以前在学 校的时候，有时候偷懒或者身体不适，就会请假或者逃课，老师也会很理解很包容我们这群 他眼里的“没长大的孩子” 。但是现在开始上班，同事中没有人再会把我们当成孩子，也不 会像老师那样宠溺和包容我们。不管是谁，迟到都是会受到领导的批评。所以每天早上都不 敢偷懒，准时起床去上班，有时候为了不迟到，不吃早饭都是常态。为了给大家留下好的印 象，我都要提早去办公室，把办公室清扫一下，再给大家打上热水。虽然都是一些微不足道 的小事情，但是也算是给这个办公室做出的一些贡献。 第三周实习快结束了，我相信下个星期我能做得更好，每天进步一点点。
统计学上机实习心得体会4
统计学是我们班这个学期开设的课程，虽然只有短短一个学期的课程，但是通过这一学期的学习，我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解，可以说，这一学期我的收获颇丰。
就统计学这门课程来说，了解到统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学，只要有数据的地方，就会用到统计学；是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下，描述其现象数量之间的关系和变动规律。
其实这门学科有两大难点：统计有许多相似的概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。对于公示不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公示整体和每个符号的统计含义，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。通过老师上课授教和课后不断的学习，对这两大难点已经克服。结合到平时的工作学习，我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。
我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话；掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义，同时，能够自己处理常见的统计问题，锻炼统计的计算能力。
以上就是我的学习体会，我要树立终身学习的理念，不断学习，不断充实，积极探索，逐步成熟。在日常的生活学习中，要学会自己运用统计学知识处理各种问题，为生活提供便利。
第2篇：管理统计学上机实验报告
学 院 专 业 年级班别 姓 名 指导教师
管理统计学实验报告
2015年12月
第3章
例3.1①实验题目
表3-1是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前三名学生，四门课程成绩都大于70分的学生。
②实验步骤
图3-1 统计学成绩等于75分的学生.图3-2 英语成绩最高的前三名学生
图3-3 四门课程成绩都大于70分的学生
例3.2①实验题目
在某大学随机抽取30名学生，调查他们的性别、家庭所在地、平均月生活费支出、平均每月购买衣物支出和购买衣物时所考虑的首要因素等，得到的数据如下表。试建立一个数据透视表，在表的行变量中给出性别和买衣物首选因素，在列变量中给出学生的家庭所在地区，对平均月生活费和月平均衣物支出进行交叉汇总。
②实验步骤
图3-4 数据透视表
例3.3①实验题目
为研究不同类型软饮料的市场销售情况，一家调查公司对随机抽取的一家超市进行调查。表3-3是调查员随机观察的50名顾客购买的饮料类型及购买者性别的记录。生产频数分布表，观察饮料类型和顾客性别的分布状况，并进行描述性分析。
②实验步骤
图3-5 不同类型饮料和顾客性别的频数分布表
图3-6 饮料类型的条形图
图3-7 顾客性别的条形图
图3-8 饮料类型和顾客性别的复式条形图
图3-9 不同类型饮料的帕累托图
图3-10 不同类型饮料构成的饼图
图3-11 按性别绘制的不同类型饮料构成的复式饼图
例3.4①实验题目
表3-9是2006年北京、上海和天津地区按收入法计算的地区生产总值（按当年价格计算）数据。绘制环形图比较三个地区的生产总值构成。
②实验步骤
图3-12 北京、shanghai、天津地区收入法下生产总值构成的环形图
例3.5①实验题目
在一项有关城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？”要求回答的类别依次如下：
1、非常不满意；
2、不满意；
3、一般；
4、满意；
5、非常满意。②实验步骤 图3-13 甲、乙城市家庭对住房状况评价的频数分布表及
甲城市家庭对住房状况评价的累积分布图
例3.6①实验题目
表3-12是某电脑公司2005年前4个月每天的销售量数据（单位：台）。试对数据进行分组。
②实验步骤
图3-14 某电脑公司销售量的频数分布表
（一）（二）
（三）例3.7①实验题目
从某大学经济管理专业二年级学生中随机抽取11人，对8门主要课程的考试成绩进行调查，所得结果如表3-16所示。试绘制各科考试成绩的比较箱图，并分析各科考试成绩的分布特征。
②实验步骤
图3-15
例3.8①实验题目
已知1991-2003年我国城乡居民家庭的人均收入数据（单位：元），如表3-17所示。试绘制线图。
②实验步骤
图3-16 城乡居民家庭人均收入线图
例3.9①实验题目
小麦的单位面积产量与降雨量和温度等有一定关系。为了解它们 之间的关系形态，收集到如下数据。试绘制小麦产量与降雨量的散点图，并分析它们之间的关系。
②实验步骤
图3-17 小麦产量与降雨量的散点图
图3-18 小麦产量与降雨量和温度的气泡图
例3.10①实验题目
2003年我国城乡居民家庭平均每人各项生活消费支出构成数据如表所示。试绘制雷达图。②实验步骤
图3-19 2003年城乡居民家庭人均消费支出构成的雷达图
第5章
例5.16①实验题目
用Excel计算二项分布概率值
②实验步骤
例5.18①实验题目
用Excel计算泊松分布概率值
②实验步骤 5.4.2①实验题目
用Excel绘制标准正态分布概率密度函数曲线
②实验步骤
例5.22①实验题目
用Excel计算正态分布概率值
②实验步骤 例5.24①实验题目
用Excel绘制正态概率图进行数据正态性的评估
②实验步骤
第9章
例9.1①实验题目
用Excel计算P值
②实验步骤
第10章
表10-6①实验题目
用Excel进行单因素方差分析
②实验步骤
表10-10①实验题目
用Excel进行无重复双因素方差分析
②实验步骤 表10-15①实验题目
用Excel进行有交互作用的双因素方差分析
②实验步骤
第11章
例11.7①实验题目
数据分析-相关系数的计算应用
②实验步骤
例11.9①实验题目
用Excel进行回归分析
②实验步骤 例11.9①实验题目
用Excel进行残差分析
②实验步骤
不良贷款与贷款余额回归的残差图
练习题11.1①实验题目
书本课后练习题11.1
②实验步骤（1）产量与生产费用散点图：
从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正线性相关关系。（2）产量与生产费用间的线性相关系数：R=0.920232。（3）略。
练习题11.5①实验题目
书本课后练习题11.5
②实验步骤（1）
从散点图可以看出，运送距离与运送时间之间为正线性相关关系。
（2）运送距离与运送时间之前的线性相关系数R=0.948943，R>0.8，表明运送距离与运送时间之间有较强的正线性相关关系。（3）SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.948943R Square0.900492Adjusted R Sq0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.6816216.6816272.395852.79E-0581.8433790.230422918.525Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101X Variable 10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557 ˆx。得到的回归方程为：y0.1181290.003585
练习题11.7①实验题目
书本课后练习题11.7
②实验步骤（1）
从散点图可以看出，航班正点率与顾客投诉次数之间为负线性相关关系。（2）
ˆ430.18924.7x。回归系数表示航班正点率每增加1%，顾客计算得到的回归方程为：y投诉次数平均下降4.7次。
（3）回归系数检验的P-Value=0.001108
ˆ80430.18924.78054.1892（次）（4）y（5）略。
练习题11.10①实验题目
书本课后练习题11.10 ②实验步骤
ˆ13.62542.3029x；判定系数R93.74%，表明由上述结果可知：回归方程为y回归方程的拟合程度较高；估计标准误差se3.8092。
2练习题11.13①实验题目
书本课后练习题11.13 ②实验步骤
ˆ46.291815.23977x 得到的线性回归方程为：y
第12章
练习题12.4①实验题目
书本课后练习题12.4
②实验步骤
（1）
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.807807R Square0.652553Adjusted R Sq0.594645标准误差1.215175观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.640116.640111.268810.01528868.8599031.476651725.5Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept88.637681.58236756.015882.17E-0984.7657792.5095984.7657792.50959X Variable 11.6038650.4777813.3569050.0152880.4347772.7729520.4347772.772952 得到估计的回归方程：
yˆ88.6376811.603865x1（2）
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.958663R Square0.919036Adjusted R Sq0.88665标准误差0.642587观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F223.4354111.717728.377770.00186552.0645920.412918725.5P-value4.57E-080.0006530.009761Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%79.1843387.2758579.1843387.275851.5085613.0718061.5085613.0718060.4765992.1253790.4765992.125379 Coefficients标准误差t StatIntercept83.230091.57386952.88248X Variable 12.2901840.3040657.531899X Variable 21.3009890.3207024.056697得到估计的回归方程：
yˆ83.2300922.290184x11.300989x2
（3）（4）（5）略。练习题12.6①实验题目
书本课后练习题12.6
②实验步骤
（1）
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.947362R Square0.897496Adjusted R Sq0.878276标准误差791.6823观测值20方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F***3546.696973.88E-***760.91997831680P-value0.7990360.1310990.0013070.057088Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%-1069.021366.419-1069.021366.419-0.270631.900105-0.270631.9001050.3733051.2686540.3733051.268654-0.004580.274665-0.004580.274665 Coefficients标准误差t StatIntercept148.7005574.42130.25887X Variable 10.8147380.5119891.591321X Variable 20.820980.2111773.887646X Variable 30.1350410.0658632.050322得到估计的回归方程：
yˆ148.7004540.814738x10.820980x20.135041x3
（2）（3）（4）略。练习题12.9①实验题目
书本课后练习题12.9
②实验步骤
（1）
销售价格y购进价格x1销售费用x2销售价格y1购进价格x10.3089521销售费用x20.0012141（3）
1-0.85285761（2）根据（1）中结果，用购进价格和销售费用来预测销售价格无用。SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.593684R Square0.35246Adjusted R Sq0.244537标准误差69.75121观测值15方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F231778.1515889.083.2658420.0737221258382.784865.2321490160.93t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Coefficients标准误差Intercept375.6018339.41061.106630.290145-363.911115.114-363.911115.114X Variable 10.5378410.2104472.5557110.02520.0793170.9963650.0793170.996365X Variable 21.4571940.6677072.1823860.0496810.0023862.9120010.0023862.912001 得到估计的回归方程：
yˆ375.6018290.537841x11.457194x2
F检验表明，y与x1、x2之间的线性关系不显著。
t检验表明，自变量x1、x2对因变量y的影响均显著。
（4）（5）略。
（6）模型中存在多重共线性。
问题与讨论
由于和书上使用的excel版本不一致，使用方法和步骤也不同。例如创建数据透视表时，就需要在网上搜索相应版本的使用方法。在一张excel表里不能存在两个数据透视表，使得数据处理不够方便。另外在数据分组时只能手动输入每一个分组，比较麻烦。第5章、第9章和第10章实验题目较为简单，没有出现什么问题。第11章、12章练习题通过excel计算能很有效率得出答案。
第3篇：统计学上机实验心得体会大全（21篇）
心得体会是以个人经历和感悟为基础的一种文字表达形式，它可以帮助我们总结和概括自己在学习、工作、人际关系等方面的体验和思考。心得体会能够让我们更深入地了解自己的成长和进步，并从中获得新的启示和改进的方向。对于每个人来说，写心得体会是一种自我审视和思考的过程，它可以促使我们更加深入地思考自己的行为和选择。要写一篇较为完美的心得体会，需要先明确写作的目的和主题。心得体会是一种宝贵的思考和成长的机会，通过总结和回顾，我们可以更加清晰地认识自己，提高自己。
统计学上机实验心得体会篇一
近年来，随着科技的迅速发展，统计学实验在现代科学研究中扮演着越来越重要的角色。作为一名研究人员，我有幸参与了一项关于心理学方面的统计学实验，并从中收获了许多宝贵的经验和体会。在此，我将结合自己的实际经历，总结出一些有关现代统计学实验的心得体会。
首先，合理设计实验是取得有效结果的关键。在实验前，我们花费了大量的时间和精力与团队成员讨论实验的目的、假设以及实施细节。我们追求的是得到有意义的结果，而不是简单地进行实验。我们设计了
第4篇：统计学上机实验心得体会（精选14篇）
写心得体会有助于我们记录下珍贵的经验和感受，方便以后回忆和借鉴。写心得体会可以加入个人的情感和感受，更加贴近读者的心理。在这里，我分享一些我个人的心得体会，希望对大家的成长和进步有所促进。
统计学上机实验心得体会篇一
在电子商务的时代，很多企业已经将业务转移到了互联网上，这使得企业面对的风险也在不断增加。描述企业的财务状况，可以使用审计方法来对财务情况进行全面深入的了解。在本学期的学习过程中，我们学习了上机审计实验，获得了一些实践经验，从中认识到了上机审计实验的重要性，也感悟到了一些心得体会。
第二段：实验过程。
上机审计实验是一种模拟审计实践的方法，通过对一个制定好的模型进行数据输入和分析，运用审计知识，审核数据准确性，结果的真实性以及业务过程的风险评估和内部控制的有效性，对企业的业务流程和财务状况进行全面分析和评估。整个实验的过程紧凑而压缩，要在短时间内尽量多地掌握新的知识，熟悉新的操作技能。同时，还需要对各个环节进行全面的理解，保证结果的准确性，确保能够高效地完成审计工作。
第三段：经验感悟。
第5篇：统计学上机实验心得体会（汇总17篇）
通过写心得体会，我们可以培养良好的思考习惯和学习方法。写心得体会时，我们可以多与他人交流和分享，听取他人的建议和意见，以便不断完善自己的写作。这些心得体会范文是一份珍贵的财富，希望大家都能够认真阅读和学习。
统计学上机实验心得体会篇一
在两天的统计学实验
学习
中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对excel操作软件的应用。下面是我这次实验的一些心得和体会。统计学(statistics)一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。
数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。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
第6篇：统计学上机实验心得体会（模板14篇）
“心得体会是对某一事物、经历或者活动的感悟和思考的文字表达，可以帮助我们加深对经验和知识的理解。”写一篇有深度的心得体会，需要注意以下几点。小编为大家整理了一些有关心得体会的范文，希望对大家写作有所帮助，共同进步。
统计学上机实验心得体会篇一
本学期我们专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型喝基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的也是教育改革的方向。为此，在本学期即将结束之时，我们教研室特安排了一周的试验时间。通过实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。实习时间为大三上学期第十八周一周时间，实习地点为法律系机房，指导老师为李君平。
统计是处理数据的一门科学，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
