数理统计学实验报告课件资料Word格式文档下载.docx
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19.520.930.963.136.022.7196533.1
14.556.820.921.436.7197025.637.7
56.231.142.339.3197544.514329.6
29.5282.451.850.990.418.71980141.1249.415.911669.1198357.426.7434.5用表中的资料,按以下要求绘制图表:
(一)用表中1950、1960、1970、1980四年三类产品的出口金额绘制分组柱形图,然后将图复制到Word文档。
(二)用表中1950和1980两年三类产品的出口金额占总金额的百分比,分别绘文档;
Word然后将图复制到,制两幅饼图
(三)用1950、1960、1970、1980四年三类产品出口金额绘制折线图,然后将文档。
Word图复制到.
(四)将以上一张表、三幅图联系起来,结合我国当时的历史背景写一篇300字左右的统计分析报告。
实验2
一、统计分组与直方图
某市50家商城某年营业额如下:
(单位:
百万元)
161281516252215522
102526201016232310
1516251082225231520
2025314352024202515
2020251510152022167
要求:
(一)利用“直方图”工具绘制次数分配直方图和累积频率折线图。
(二)给出按降序分组的次数和累积频率,绘制降序直方图。
二、描述统计
某服装厂平整车间二班50名工人的日产量如下:
件)
148140127120110104132125129123
116109132135129123110108148135
128123114108132124120125116118
127
119119137140123113107137125
128119124130118107113122128114
用“描述统计”工具给出16项描述集中趋势和离散程度的统计数据。
实验3
一、t-检验
[习题一]为了解学生身体发育情况,从甲校抽查9名学生,从乙校抽查11名学生,测得其身高资料如下:
厘米)
甲校
155
160
163
165
166
168
169
173
175
乙校.
150
157
162
164
167
171
现假定两校学生身高的方差相等,要求对两校学生的平均身高有无显著差异进行检验。
结论:
接受原假设,认为两校学生的平均身高无显著差异。
[习题二]某厂甲、乙两车间分别用两种不同工艺生产同一型号的钢丝,钢丝的抗拉强度服从正态分布,现各抽取8根,测得其抗拉强度如下(单位:
公斤/毫米);
甲工艺288290290292294298300302
乙工艺282290292292296302308310
对两种工艺生产的钢丝的平均抗拉强度有无显著差异作出判断。
两种工艺生产的钢丝的平均抗拉强度无显著差异。
结论:
接受原假设,认为[习题三]有10个失眠症患者,服用甲、乙两种安眠药,延长睡眠的时间如下:
甲1.90.81.10.1-0.14.45.51.64.63.4
乙0.7-1.6-0.2-1.2-0.13.43.70.80.02.0
对两种安眠药的平均疗效有无显著差异作出判断。
两种安眠药的平均疗效有显著差异。
落入拒绝域,所以认为二、Z-检验
某暖水瓶厂生产金龙牌和孔雀牌两种暖水瓶,根据过去资料已知去其保暖时间的方差分别为1.08小时和5.62小时。
现各抽取5只作为样本,测得其保暖时间如下:
金龙牌49.248.846.847.148.5
孔雀牌46.844.249.645.143.8
对两种暖水瓶的总体平均保温时间有无显著差异进行检验。
两种暖水瓶的总体平均保温时间无显著差异。
接受原假设,认为三、F-检验
某橡胶配方原用氧克锌5g,拟减为1g,现分别按两种用量各作一批试验,测得橡胶伸长率资料如下:
5g540533525520545531541529534
1g565577580575556542560532570561
22?
?
要求:
检验两种用量的橡胶伸长率的总体方差有以下关系,即。
21.
。
接受原假设,认为21
实验4
一、方差分析
为考察温度对某化工产品得率的影响,选定5种不同的温度,每种温度各做3次试验,测得结果如表所示:
C)6065707580
温度(9097968484
得率(%)9293968386
8892938882
利用“方差分析”中的“单因素方差分析”工具,在显著性水平0.05
下,分析温度的变化对产品的得率有无显著影响。
温度的变化对产品的得率有显著影响。
拒绝原假设,认为二、相关系数分析
某大学从统计系学生中随机抽取16人,了解其数学和统计学的考试成绩如表所示:
学生编号
数学成绩
统计学成绩
1
81
72
9
83
78
2
90
10
94
3
91
96
11
77
68
4
74
12
60
66
5
70
82
13
58
6
73
14
84
87
7
85
15
8
71
16
54
46
用“相关系数”分析工具计算数学和统计学考试成绩的相关系数。
数学和统计学考试成绩的相关系数为0.785,相关性还是比较高。
三、回归分析
某市社会商品零售总额和居民收入资料如表所示:
年份
社会商品零售总额
居民收入
1982
6652
6511
1989
10904
9142
1983
7385
6615
1990
11139
8788
1984
7888
6897
1991
11530
8756
1985
8618
7766
1992
13243
10608
1986
9954
8912
1993
17419
15536
1987
10794
9351
1994
20761
18482
1988
11066
9207
1995
22937
19398
用“回归分析”工具对上表资料进行一元回归分析,并预测当居民收入达到25000万元时,社会商品零售总额将达到多少。
xy?
179.2014?
1.14943回归方程:
把预测值25000代入回归方程的:
y=28914.957
所以当居民收入达到25000万元时,社会商品零售总额将达到28914.957。
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