统计学上机

统计学上机实验报告

班级:工商管理1302班 姓名:师若彤 学号:1302050205

实验一 用Excel搜集与整理数据

一.用excel搜集数据

【例13-1】假定有100个总体单位，每个总体单位给一个编号，共有从1到100个编号，输入工作表后如图所示：

总体各单位编号表

等距抽样结果

二.用excel进行统计分组

【例13-2】我们采用第三章例3-1，把50名工人的月产量资料输入工作表，如图所示：

工人月产量资料

频数分布和直方图

应当注意，上图实际上是一个条形图，而不是直方图。

调整后的直方图

三.用excel作统计图

【例13-3】我们这里采用第三章表3-13的资料，看一下如何作饼图。首先把数据输入到工作表中，如图所示：

河北省主要市2001年人口情况

饼图

实验二 用EXCEL计算描述统计量

一、 用函数计算描述统计量

(一)众数 【例13-4】：为了解某经济学院新毕业大学生的工资情况，随机抽取30人，月工资如下：

1560 1340 1600 1410 1590 1410 1610 1570 1710 1550 1490 1690 1380 1680 1470 1530 1560 1250 1560 1350 1560 1510 1550 1460 1550 1570 1980 1610 1510 1440

(二)中位数

(三)算术平均数 (四)标准差

函数计算描述统计量（大学生工资情况）

二.描述统计工具量的使用

描述统计输出结果

Excel 实验二补充

第一部分:用EXCEL

1.为研究人们对不同类型软饮料的偏好情况，一家调查公司在某超市随机调查了50名消费者。右表是顾客性别及其所偏好的饮料类型记录。生成频数分布表，观察不同性别的消费者及其所偏好的饮料类型的分布状况，并进行描述性分析

1) 生成频数分布表EXCEL用数据透视表生成定性数据的频数分布

2【例】2011年北京、天津、上海和重庆地区按收入法计算的地区生产总值(按当

年价格计算)数据。绘制环形图比较四个地区的生产总值构成

利用表中数据绘制环形图并进行说明. 如下张图制作的环形图：

由上图通过比较不同色环形的总面积可得，上海的地区生产总值最高，其次为北京，而重庆为最低。

第二部分:利用SPSS

3例题:为研究人们对不同类型软饮料的偏好情况，一家调查公司在某超市随机调查了50名消费者。右表是顾客性别及其所偏好的饮料类型记录。生成频数分布表，观察不同性别的消费者及其所偏好的饮料类型的分布状况，并进行描述性分析

（1）生成频数分布表

（2）生成列联表

4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。试绘制各科考试成绩的批比较箱线图，并分析各科考试成绩的分布特征 11名学生各科的考试成绩数据 学生编号 课程名称 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

英语 经济数学 西方经济学 市场营销学 财务管理 基础会计学 统计学

76 90 97 71 70 93 86 83 78 85 81 65 95 51 74 78 63 91 82 75 71 55 93 81 76 88 66 79 83 92 78 86 78 74 87 85 69 90 80 77 84 91 74 70 68 75 70 84 73 60 76 81 88 68 75 70 73 92 65 78 87 90 70 66 79 68 55 91 68 73 84 81 70 69 94 62 71

计算机应用基础 85 78 81 95 70 67 82 72 80 81 77

5我国31 个地区2011年的固定资产投资额、地区生产总值(GDP)和最终消费支出数据。绘二维散点图，重叠散点图并观察它们之间的关系 .

实验三 用EXCEL进行参数估计和假设检

验

一、用EXCEL进行区间估计

【例13-14】：某饭店在7星期内抽查49位顾客的消费额（元）如下： 15 24 38 26 30 42 18 30 25 26 34 44 20 35 24 26 34 48 18 28 46 19 30 36 42 24 32 45 36 21 47 26 28 31 42 45 36 24 28 27 32 36 47 53 22 24 32 46 26

求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。如图：

参数估计数据及结果

二、用EXCEL进行假设检验

【例13-15】：某厂铸造车间为提高缸体的耐磨性而试制了一种镍合金铸件以取代一种铜合金铸件，现从两种铸件中各抽一个样本进行硬度测试（表示耐磨性的一种考核指标）其结果如下：

合镍铸件（X） 72.0 69.5 74.0 70.5 71.8 72 合铜铸件（Y） 69.8 70.0 72.0 68.5 73.0 70.0

根据以往经验知硬度X~N?1,?1，Y~N?2,?2，且?1??2?2，试在

?2??2???0.05水平上比较镍合金铸件硬度有无显著提高。 输入数据到工作表：

结果：

双样本平均差分析结果

在上面的结果中，我们可以根据P值进行判断，也可以根据统计量和临界值比较进行判断。如本例采用的是单尾检验，其单尾P值为0.17，大于给定的显著

性水平0.05，所以应该接受原假设，即镍合金铸件硬度没有明显提高；若用临界值判断，得出的结论是一样的，如本例Z值为0.938194，小于临界值1.644853，由于是右尾检验，所以也是接受原假设。

三、课本

154页5.5

157页5.7

161页5.9

165页5.11

实验四 方差分析

P187的6.2.3 用excel进行方差分析

选择“数据” “数据分析” “方差分析：单因素方差分析”

由表可看出，F=3.4066>F0.05(3,19)=3.12735,所以拒绝原假设H0 ，即u1=u2=u3=u4不成立，表明u1、u2、u3、u4之间存在差异。

课本练习题

1.从三个总体中各抽取容量不同的样本数据,得到的资料如下表.检验3个总体的均值之间是否有显著差异.

解:提出假设： H0 ：u1=u2=u3 H1 ：u1≠u2≠u3

由单因素方差分析得:

从方差分析表中可以看到，由于F=4.830791

3个企业电池寿命试验数据

试分析3个企业生产的电池平均寿命之间有无显著性差异。（α=0.05）如果有差异，用LSD方法检验哪些企业之间有差异。 解：提出假设

检验一：H0 : uA=uB

H1 : uA≠uB

检验二：H0 : uA=uC

H1 : uA≠uC

检验三：H0 : uB=uC

H1 : uB≠uC

由单因素方差分析得：

从方差分析表中可以看到，由于F=17.0683>F0.05(2，12)，所以拒绝原假设，即U0=U1=U2不成立，表明U1、U2、U3之间的差异是显著的。也就是说，有95%的把握认为电池的生产企业对电池的平均寿命的影响是显著的。

计算检验统计量：

∣x1-x2∣=∣44.4-30∣=14.4 ∣x1-x3∣=∣44.4-42.6∣=1.8 ∣x2-x3∣=∣30-42.6∣=12.6

由表可知，MSE=18.03333。自由度=n-k=15-3=12，查t分布表得tα

/2=t0.025=2.1788.由于A、B、C样本量相同，则各检验LSD相同，即：

LSD1= LSD3= LSD3=2.1788×√(18.03333×(1/5+1/5))=5.85174412 因为∣x1-x2∣=14.4 > 5.85174412 则拒绝原假设，即A与B企业生产的电池有显著性差异。

∣x1-x3∣=1.8 < 5.85174412 则不拒绝原假设，即A与C企业生产的电池没有显著性差异。

∣x2-x3∣=12.6 > 5.85174412 则拒绝原假设，即B与C企业生产的电池有显著性差异。

3．某企业准备用3种方法组装一种新的产品，为确定那种方法每小时生产的产品数量最多，随机抽取了30名工人，并指定每个人使用其中一种方法。通过对每个工人生产的产品数进行方差分析得到如下表： 差异源 SS df MS F P-value F crit 组间 420 2 210 1.478102 0.245946 3.354131 142.074组内 3836 27 1 — — — 总计 4256 29 — — — —

（1）完成上面的方差分析表。 （2）若显著性水平α=0.05，检验3种方法组装的产品数量之间是否有显著性差异。 解：

（1） 表格数据红笔所示： （2） 提出假设：

H0 ：u1=u2=u3

H1 ：u1≠u2≠u3

从方差分析表中可以看到，由于F=1.4781

【例5.11】

数据录入

选择“数据” “数据分析” “t检验：双样本等方差假设”

excel输出的检验结果

由上表得，“t双尾临界”值为2.160369，即在自由度df为13，α为0.05时对应的t分布的临界值分别为2.1160369和-2.160369，而检验统计量的值t Stat为-0.85485，没有落入拒绝域，因而不拒绝原假设。或将“P（T<=t）双尾”值0.408114与α=0.05进行比较，0.408114>0.05,即P>α，则不拒绝原假设。也就是说两台机床加工的零件直径一致。

[例5.12]

数据录入

选择“数据” “数据分析” “t检验：双样本异方差假设”

excel输出的检验结果

由上表得，“t双尾临界”值为2.178813，即在自由度df为12，α为0.05时对应的t分布的临界值分别为2.178813和-2.178813，而检验统计量的值t Stat为-0.84779，没有落入拒绝域，因而不拒绝原假设。或将“P（T<=t）双尾”值0.413143与α=0.05进行比较，0.413143>0.05,即P>α，则不拒绝原假设。也就是说没有理由证明，两台机床加工的零件直径不一致。

[例5.13]

数据录入

选择“数据” “数据分析” “t-检验：平均值的成对二样本分析”

excel输出的检验结果

由上表得，“t双尾临界”值为2.364624，即在自由度df为7，α为0.05时

对应的t分布的临界值分别为2.364624和-2.364624，而检验统计量的值t Stat为-1.35724，没有落入拒绝域，因而不拒绝原假设。或将“P（T<=t）双尾”值0.216838与α=0.05进行比较，0.216838>0.05,即P>α，则不拒绝原假设。也就是说没有

证据证明，消费者对新旧饮料的评分有显著差异。

[例5.15]

数据录入

选择“数据” “数据分析” “F-检验：双样本方差”

excel输出的检验结果

由于S12/S22>1,所以将检验统计量与Fα/2(n1-1,n2-1)进行比较。由于F=1.511647α=0.05，同样也不拒绝原假设。因此，不能认为这两个总体的方差有明显差异。

如果将样本1 和样本2互换，即将供应商2定为样本1（共15个），将供货商1定为样本2（共20个），则Excel输出的结果如图所示：

excel输出的检验结果

由于S12/S22<1,所以将检验统计量F值与左侧检验临界值Fα/2(n1-1,n2-1)进

行比较。由于F=0.66153>Fα/2=0.349562，不拒绝原假设。若利用P值进行检验，只需将Excel输出的P值乘以2，即有P=2*0.217542=0.435082，由于P值>α=0.05，同样也不拒绝原假设。因此，不能认为这两个总体的方差有明显差异。 检验结果与前面完全一致。

实验五 用EXCEL进行相关与回归分析

【例13-12】：10个学生身高和体重的情况如下：

学生 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 身高（公分） 171 167 177 154 169 175 163 152 172 160 体重（公斤） 53 56 64 49 55 66 52 47 58 50 要求对身高和体重作相关和回归分析。 一、用EXCEL进行相关分析

EXCEL数据集

用EXCEL进行相关分析有两种方法，一是利用相关系数函数，另一种是利用相关分析宏。

1．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，这里我们介绍用CORREL函数计算相关系数：

2．用相关系数宏计算相关系数

选择“数据” “数据分析” “相关系数”

输出结果如图

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0.8960278，和用函数计算的结果完全相同。 二、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。

选择“数据” “数据分析” “回归”

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，R 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，Significance of F指p值；第三部分包括：Intercept指截距，Coefficient指系数，t stat指t统计量。

2

课本228页

3.表是某年16支公益股票帐面价值和当年红利.

根据以上资料:

(1) 建立每股账面价值和当年红利的回归方程; (2) 解释回归系数的经济意义;

(3) 若序号为6的公司的股票每股账面价值增加1元,估计当年红利可能为多少? 解:

(1)、账面价值为自变量X，红利为因变量y，则由EXCEL分析得下表：

由此可得回归方程函数为： Yi=0.4798+0.0729*Xi

(2)、在回归方程中，回归系数越大，则X对Y的影响越大；正回归Y随X的增大而增大，负回归Y随X的增大而减小。

(3)、当股票每股账面价值每增加1元，当年红利平均增加0.0729元。 4. 解：（1）利用EXCEL制作数据散点图：

将已知表格的后两列复制到Excel中，选择该表格后，点击：图表向导→XY 散点图→确定，即得散点图如下：

投诉率（次/10万名乘客）1.41.210.80.60.40.20657075航班正点率(%)8085

（2）根据散点图可以看出，随着航班正点率的提高，投诉率呈现出下降的趋势，说明航班整点率与投诉率两者之间，存在着一定的负相关关系。

（3）求投诉率依赖航班正点率的估计的回归方程

设投诉率为Y，航班正点率为X 建立回归方程 Yi??1??2Xi

作出Excel运算表格如下：

航空公司名称 航班正点投诉率（次率（%） /10万名乘客） x y x2 xy

西南(Southwest)航空公司 大陆(Continental)航空公司 西北(Northwest)航空公司 美国(US Airways)航空公司 联合(United)航空公司 美洲(American)航空公司 德尔塔（Delta）航空公司 美国西部(Americawest)航空公司 环球(TWA)航空公司 合 计 81.8 76.6 76.6 75.7 73.8 72.2 71.2 70.8 68.5 667.2 0.21 0.58 0.85 0.68 0.74 0.93 0.72 1.22 1.25 7.18 6691.24 5867.56 5867.56 5730.49 5446.44 5212.84 5069.44 5012.64 4692.25 49590.46 17.178 44.428 65.11 51.476 54.612 67.146 51.264 86.376 85.625 523.215 得回归系数为： β2?n?xy??x?yn?x2???x)2

?9?523.2?1566?7.27.18 29?49590?.（4667.26）?81.561= —0.0704144

1158.3 =

初始值 β1?y?β2x=

?y?β?x

n2n =

7.18667.2?0.0704144?=6.01783 99于是得回归方程为

?8 Yi?6.017/10万名乘客）下降0.07。

^0.Xi07

（4）参数的经济意义是：航班正点率每提高一个百分点，相应的投诉率（次（5）航班按时到达的正点率为80%时，估计每10万名乘客投诉的次数可能为：

??6.0178?0.07?80?0.4187（次/10万） YiP229

5.亚洲各国家和地区人均寿命等数据

（1） 用多元回归的方法分析各国家和地区人均寿命与人均GDP、成人识字率、

一岁儿童疫苗接种率的关系。

设人均寿命为Y，人均GDP为X1、成人识字率为X2、一岁儿童疫苗接种率为X3，从回归估计结果可以得到回归函数为：

Yi=32.99309+0.71619 X1i +0.168727 X2i +0.179042 X3i

这说明各国家和地区人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率有关，相对来说人均GDP每增加100美元，各国家和地区人均寿命将增加0.71619年，成人识字率每增加1个百分比，各国家和地区人均寿命将增加0.168727年，一岁儿童疫苗接种率每增加1个百分比，各国家和地区人均寿命将增加0.179042年。

（2） 对所建立的回归模型进行检验。

由Excel的计算结果已知：?1,?2,?3,?4 对应的 t 统计量分别为10.51206、4.853871、4.222811、3.663731 ,其绝对值均大于临界值t0.025(22?4)?2.101 ,所以各个自变量都对Y有明显影响。

由F=58.20479, 大于临界值F0.05(4?1,22?4)?3.16，说明模型在整体上是显著的。

实验六 用EXCEL进行时间序列分析

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。

数据录入

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

逐期增长量

计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，同上

累计增长量

计算平均增长量（水平法）：在E2中输入公式：=（B8-B2）/5

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。

在A列输入年份，在B列输入国内生产总值，

数据录入

计算定基发展速度：在C3中输入公式：=B3/$B$2，下拉鼠标将公式复制到C3：C8区域

定基发展速度

计算环比发展速度：在D3中输入公式：=B3/B2同上

环比发展速度

计算平均发展速度（水平法）：选择GEOMEAN（返回几何平均值）函数，在数值区域中输入D3：D8，回车

平均发展速度

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。

数据录入

计算三项移动平均：在C3中输入“=（B2+B3+B4）/3”，下拉鼠标将公式复制到C3：C12区域

三项移动平均

计算四项移动平均：在D4中输入“=SUM（B2：B5）/4”，同

上

四项移动平均

计算二项移正平均数：在E4中输入“=（D4+D5）/2”，同上

二项移正平均

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。

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：C5）/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:D27)；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

计算季节变动结果

课本270

6、1996-2011年中国高等学校国家财政教育经费支出数据如下表

数据来源：中国经济网统计数据库

（1）绘制中国高等学校国家财政教育经费支出的时间序列图形描述其趋势；

由上所示的时间序列图可以看出：高等学校国家财政教育支出随着时间的

增长而增长。

（2）选择适当的趋势线拟合时间序列数据；

实际值与预测值拟合图如下所示：

（1） 由（2）中数据分析表可知，线性趋势方程如下所示：

Y=-918.234+410.6101*X

则，2012年的时间序列号为17，则2012年中国高等学校国家财政教育经费支出的预测值为：

Y=-918.234+410.6101*17= 6062.138

7、某地区2009-2012年各月度工业增加值的数据如表所示：

某地区2009-2012年各月度工业增加值 单位：亿元

（1）用原始资料平均法计算季节比率；

（2）用移动平均法和指数平滑法分析其长期趋势； （3）用指数平滑法分析其长期趋势。

解：

（1）2009-2012年各月度工业增加值及所计算的各年同月平均数、季节指数如

下图：

则季节指数曲线图如下图所示：

（3） 四次平均移动法，四次平均移动消除季节变动；

由表可得：逐期增加值值的图形为：

则该地区的工业增加值将在（-0.2,0.4）呈现稳定增长趋势。 （4） 指数平滑法：

分别取α为：0.1,0.3,0.7，计算该公司工业增加值数据的平滑值如下表：

三种不同平滑系数对序列修匀作用的比较如下图所示：

由图可知，该地区工业增加值呈现稳定增长趋势。

实验七 用EXCEL进行指数分析

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。

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B6中输入“=H5/G5”便可得到生产量综合指数

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。

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“=F2/D2”。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“=H2*G2”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“=I5/G5”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

因素分析资料及结果

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

课本193

1、某市场四种蔬菜的销售资料如下表所示：

某市场四种蔬菜的销售资料

（1） 用拉式公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数； （2） 再用帕式公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数； （3） 比较两种公式编制出来的销售量总指数和价格总指数的差异。 解：

（1） 用拉式编制四种蔬菜的销售总指数和价格总指数如下表所示：

这表明，四种蔬菜综合起来，其销售量平均上涨了4.16%，其价格平均上涨了7.73%。

（2） 用帕式公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数如下表所示

这表明，四种蔬菜综合起来，其销售量平均上涨了3.83%，其价格平均上涨了7.39%。 （3） 由拉式公式和帕式公式编制的结果可知，拉式得出的销售量平均上涨数和价格平均上涨数均大于帕式。

3、某市场上四种蔬菜的销售资料如下表：

某市场四种蔬菜的销售资料

（1） 用基期加权的算术平均指数公式编制四种蔬菜的价格总指数；

解：用基期加权的算术平均指数公式编制四种蔬菜的价格总指数如下表所示：

由表可知，四种蔬菜的价格总指标为111.86%。

这表明，四种蔬菜综合起来，其销售量平均上涨了4.16%，其价格平均上涨了7.73%。

（2） 用帕式公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数如下表所示

这表明，四种蔬菜综合起来，其销售量平均上涨了3.83%，其价格平均上涨了7.39%。 （3） 由拉式公式和帕式公式编制的结果可知，拉式得出的销售量平均上涨数和价格平均上涨数均大于帕式。

3、某市场上四种蔬菜的销售资料如下表：

某市场四种蔬菜的销售资料

（1） 用基期加权的算术平均指数公式编制四种蔬菜的价格总指数；

解：用基期加权的算术平均指数公式编制四种蔬菜的价格总指数如下表所示：

由表可知，四种蔬菜的价格总指标为111.86%。

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