管理统计学实验报告.docx
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管理统计学实验报告.docx
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管理统计学实验报告
管理学院实验报告
学号
xxx
姓名
xxx
专业班级
xxx
指导老师
xxx
实验日期
课程名称
管理统计学
实验名称
实验成绩
实验项目一:
假设检验的Excel实现
实验时间:
2016.6.2
1.实验目的和要求
巩固熟悉假设检验的相关原理及方法,掌握Excel中进行假设检验的相关计算过程。
2.实验原理
假设检验的相关原理及方法。
3.主要仪器设备(软件)
1)硬件配置:
使用综合实验室中现有配置的计算机,无特殊要求。
2)软件环境:
WindowsXP或以上的操作系统,Excel软件。
4.实验内容及步骤
假设检验中关于T检验、F检验的相关内容
5.实验数据记录
T检验:
成对双样本均值分析
九个专家对两个品牌的评价,对两品牌的评价是否有显著差异
本检验的假设为:
H0:
μd=0H1:
μd≠0
由α=0.05得临界值t0.05/2(8)=2.306,由于是双侧检验,拒绝域为:
|t|>2.306
3.277>t0.05/2(9)=2.306
t值落在拒绝域,故拒绝H0,即认为专家对于两个品牌的评价有显著差异。
T检验:
双样本等方差假设
P108例4-28
本检验假设为:
H0:
μd=0H1:
μd≠0
由α=0.05得临界值t0.05/2(14)=2.14,由于是双侧检验,拒绝域为:
|t|>2.14
1.30 t值落在接受域,故不能拒绝H0,即认为两种饲料的增重效果没有显著差异。 T检验: 双样本异方差假设 P108例4-28 本检验假设为: H0: μd=0H1: μd≠0 由α=0.0得临界值t0.05/2(14)=2.18,由于是双侧检验,拒绝域为: |t|>2.18 1.30 t值落在接受域,故不能拒绝H0,即认为两种饲料的增重效果没有显著差异 F检验 P108例4-28, 本检验假设为: H0: μd=0H1: μd≠0 F值为2.09F临界值为3.79F t值落在接受域,故不能拒绝H0,即认为两种饲料的增重效果没有显著差异 6.问题及体会 在几次的统计学实验中,通过实验操作可使我们加深对假设检验的相关理论知识的理解;学习和掌握统计学的基本方法,并能进一步熟悉和掌握EXCEL的操作方法和进行假设检验的相关计算过程,培养我们分析和解决实际问题的基本技能。 实验项目二: 方差分析的计算实现 实验时间: 2016.6.14 1.实验目的和要求 巩固熟悉方差分析的相关原理及方法,掌握方差分析在Excel中的计算实现。 2.实验原理 方差分析的相关原理及方法。 3.主要仪器设备(软件) 1)硬件配置: 使用综合实验室中现有配置的计算机,无特殊要求。 2)软件环境: WindowsXP或以上的操作系统,Excel软件。 4.实验内容及步骤 方差分析的相关内容 5.实验数据记录 方差分析: 无重复双因素方差分析 P127例4-34 对行因素提出假设: H01: 品牌因素对空调销售量没有显著影响 H11: 品牌因素对空调销售量有显著影响 对列因素提出假设: H02: 地区因素对空调销售量没有显著影响 H12: 地区因素对空调销售量有显著影响 由于FR=19.97891>Fα=3.490295,所以拒绝原假设H01,表明四种品牌空调的销售量的平均值之间的差异是显著的,这说明品牌对销售量有显著影响。 由于Fc=2.344002 方差分析: 可重复双因素方差分析 P131例4-35 首先对行因素,列因素和两者的交互作用分别提出假设: H01: 超市位置对试验结果无显著影响。 H02: 竞争者数量对试验结果无显著影响。 H03: 超市位置和竞争者数量的交互作用对试验果无显著影响。 用于检验“超市位置”的F值F=34.30516>Fα=5.613591,拒绝原假设,表明不同位置的超市的销售额之间有显著差异; 用于检验“竞争者数量”的F值F=14.20417>Fα=4.718051,拒绝原假设,表明超市面对的竞争者数量对销售额有显著影响; 交互作用反映的是位置因素和竞争者数量因素联合产生的对销售额的附加效应,用于检验的F值F=3.315038 方差分析: 单因素方差分析 P135第11题 本检验假设为: H0: μ1=μ2=μ3=μ4 H1: μ1,μ2,μ3,μ4不全相等 α取0.05临界值Fα=2.882604,由于F=3.855506>Fα,拒绝原假设,表明这四种食品的感官试验检查有显著差异。 6.问题及体会 无重复双因素方差分析这道例题得到的方差分析的数据和课本上的有些差异,检查了两遍数据和步骤,没有差错。 方差分析明显比前面的复杂一些,不过仔细想想还是不难的。 实验项目三: 相关与回归分析的计算实现 实验时间: 2016.6.21 1.实验目的和要求 巩固相关与回归分析的相关理论,掌握相关与回归分析在Excel中的计算实现。 2.实验原理 相关与回归的相关原理及方法。 3.主要仪器设备(软件) 1)硬件配置: 使用综合实验室中现有配置的计算机,无特殊要求。 2)软件环境: WindowsXP或以上的操作系统,Excel软件。 4.实验内容及步骤 相关与回归的相关内容。 5.实验数据记录 P175第七题 (1)β1=2.816β2=61.228 (2)F=8924.45128,对应的显著性水平为5.5E-17,说明方程显著成立。 (3)对应的P值明显小于0.05,管理层的上述假设显著成立。 (4)居民人均收入上升10%时,理论上销售额平均提高6.1228万元。 6.问题及体会 通过本次实验,我巩固了相关与回归分析的相关理论,掌握相关与回归分析在Excel中的计算实现,加深了对相关与回归的理解。 对多元线性回归模型的拟合优度与统计检验有了更进一步的了解
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- 管理 统计学 实验 报告