郑州东到曲阜东的高铁:数学不好的人，能学好统计么？

何为学好统计?
在实际中,干工作是没有问题的,
要掌握原理,数学不好还真学不好统计原理.

不能！！

学好统计是需要一定的数学的功底,但是并不代表就不能学好统计.应该相信自己.
但是另一方面,既然知道数学功底不好,那为什么不把数学补上去呢!
加油吧! 世界上没有什么不可能的!
一切掌握在自己的手中.

五．系统内置数学及统计学函数达50多个，大大方便及加快了解题
正弦 余弦 正切 余切 正割 余割 反正弦 反余弦 反正切 反余切 双曲正弦 双曲余弦 双曲正切 反双曲正弦 反双曲余弦 反双曲正切 排列 组合 定积分 求和 n次方和 算术平均值 调和平均值 几何平均值 平方平均值 众数 中位数 分位数 极差 平均差 平均差系数 方差 标准方差 标准差系数 偏态 峰度 排序 差分及比率 累加 累减 等等！并且每个函数都可以同时对数、数列或矩阵进行计算，大大提高了运算效率！
六．内置了近40多种数学、统计学等的函数图像，并且每种图像的特征均有详细分析说明,并且还提供了自定义函数式作图，可以作出任何表达式的图像！增强了作图的灵活性.还可缩放、平移及改变图像的颜色等.对内置函数图像均可同时显示其图像特征等到文字信息，如定义域、值域、对称轴、顶点、渐近线、准线、最大最小值等
七．你可以按自已的方式习惯或需要自定义任何数学物理化学等公式及常量作为新的函数！自定义的函数和系统内置函数没有任何用法上的区别。自定义的函数可以包含任何内置函数和已自定义过的函数，甚至还可以含本身！这大大增强了函数的功能及灵活性!
八．多达15种统计分析预测模型,系统能自动选择最优预测模型!并作出各模型优劣比较图及原数据的散点图
灰色预测模型 一元线性回归模型 二次曲线分析模型 三次曲线分析模型 指数分析模型 对数分析模型 倒指数预测模型 双曲线预测模型 逻辑曲线预测模型 逻辑例指数预测模型 幂函数预测模型 幂指函数预测模型 倒幂指函数预测模型
例1:某纟镇企业办的小加工厂其产品年销售额x与所获纯利润y从1984年到1994年的数据如下：
年 度 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94
销售额xi 6.1 7.5 9.4 10.7 14.6 17.4 21.1 24.4 29.8 32.9 34.3
纯利润yi 4.5 6.4 8.3 8.4 9.7 11.5 13.7 15.4 17.7 20.5 22.3
试求y对x的经验回归直线方程(销售额与纯利润的单位为百万元)
输入 x=6.1 7.5 9.4 10.7 14.6 17.4 21.1 24.4 29.8 32.9 34.3
y=4.5 6.4 8.3 8.4 9.7 11.5 13.7 15.4 17.7 20.5 22.3
line->x y
结果 得到纯利润对销售额回归直线方程为
y=1.90963665+0.56385205*t
例2：在上例中，对销售额和利润分别作回归直线预测,预测95 96 97年的销售额和利润.
line->x
预测方程：0.507+3.07*t
原始数据：6.1 7.5 9.4 10.7 14.6 17.4 21.1 24.4 29.8 32.9 34.3
模型数据：3.58 6.65 9.717 12.787 15.857 18.927 21.997 25.067 28.137 31.207 34.277
预测误差：2.523 0.853 -0.317 -2.087 -1.257 -1.527 -0.897 -0.667 1.663 1.693 0.023
精度等级：一级 后验差比值C：0.145
预测数据：37.347 40.417 43.487
line->y
预测方程：2.131+1.742*t
原始数据：4.5 6.4 8.3 8.4 9.7 11.5 13.7 15.4 17.7 20.5 22.3
模型数据：3.873 5.615 7.357 9.099 10.841 12.583 14.325 16.067 17.809 19.551 21.293
预测误差：0.627 0.785 0.943 -0.699 -1.141 -1.083 -0.625 -0.667 -0.109 0.949 1.007
精度等级：一级 后验差比值C：0.149
预测数据：23.035 24.777 26.519
从上面即可得95 96 97年的销售额预测值为:37.347 40.417 43.487
所获利润预测值为:23.035 24.777 26.519