三峡大学spss实验报告含答案.docx
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三峡大学spss实验报告含答案
实验报告
作业一
自己草拟10名学生的序号、姓名、统计学成绩、管理学成绩、每天学习时间特征资料。
(以自己的姓名作为第一号,并以自己的名字设为文件名)
要求:
(1)添加性别数据特征
(2)按统计学成绩由高到低排序;
(3)按统计学成绩数量标志进行等距分组,并进行汇总统计。
(4)计算生成统计学与管理学两科的总成绩与平均成绩两个变
作业二
1、SPSS自带数据:
Employeedata.Sav
要求:
做currentsalary直方图,并注出标题。
2、已知不同人群每月钙的应摄入量及实际摄入量如下,试绘制不同人群钙的应摄入量与实际摄入量的复式条形图及三维条形图
儿童
青少年
成人
更年期起
怀孕哺乳期妇女
应摄入量
800
1200
800
1000
1200
实际摄入量
322
418
350
350
650
结果表明:
每种人群每月钙的实际摄入量远远达不到应摄入量的要求,怀孕哺乳期妇女每月实际摄入量明显高于其他人群
3、已知我国1952~1985年各工业部门产值结构的构成(%),试绘制堆积面积图。
年份
冶金
电力
煤炭
石油
化工
机械
建材
森工
食品
纺织
造纸
其他
1952
5.9
1.3
2.4
.5
4.8
11.4
3.0
6.5
24.1
27.5
2.2
10.4
1957
9.3
1.4
2.3
.9
8.2
18.2
3.3
5.4
19.6
18.2
2.3
10.9
1965
10.7
3.1
2.6
3.2
12.9
22.3
2.8
2.9
12.6
15.8
1.8
9.3
1978
8.7
3.8
2.8
5.5
12.4
27.3
3.6
1.8
11.1
12.5
1.3
9.2
1985
8.0
3.3
2.3
4.5
11.2
26.9
4.2
1.6
11.5
15.3
1.3
9.9
结果表明:
1952-1985年期间,机械工业产值占总产值的比重增长较大,而建材工业和纺织工业比重呈下降趋势
作业三
练习1
某百货公司连续40天的商品销售额如下
(单位:
万元)
41252947383430384340
46364537373645433344
35284634303744263844
42363737493942323635
(1)根据以上的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并绘制频数分布的直方图;
频数分布表
销售额(已离散化)
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
<=30
6
15.0
15.0
15.0
31-35
6
15.0
15.0
30.0
36-40
14
35.0
35.0
65.0
41-45
10
25.0
25.0
90.0
46+
4
10.0
10.0
100.0
合计
40
100.0
100.0
频数分布直方图
适当的统计指标对该百货公司这40天的销售情况进行描述说明。
描述说明:
练习2
某市商业系统为提高商业企业的服务质量,对本市的四个大商场进行调查,征求顾客意见,共收回有效问卷443分,每张问卷对某一商场按照优、中、差进行服务质量评价,试分析四个商场的服务质量评价是否一样?
商场
合计
A
B
C
D
优
81
46
49
67
243
中
38
33
39
26
136
差
25
7
20
12
64
合计
144
86
108
105
443
作业四
练习1
1.假设对10户居民家庭的月可支配收入和消费支出进行调查,见练习51。
单位:
百元
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
消费支出
20
15
40
30
42
60
65
70
53
78
可支配收入
25
18
60
45
62
88
92
99
75
98
描述性统计量
均值
标准差
N
消费支出
47.3000
21.43232
10
可支配收入
66.2000
29.49878
10
相关性
消费支出
可支配收入
消费支出
Pearson相关性
1
.988**
显著性(双侧)
.000
N
10
10
可支配收入
Pearson相关性
.988**
1
显著性(双侧)
.000
N
10
10
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
结果表明:
消费收入和消费支出在水平上显著正相关
2.利用data10-02银行雇员数据,分析初始工资高低是否与受教育程度有关?
描述性统计量
均值
标准差
N
受教育程度(年)
13.49
2.885
474
起始工资
$17,016.09
$7,870.638
474
相关性
受教育程度(年)
起始工资
受教育程度(年)
Pearson相关性
1
.633**
显著性(双侧)
.000
N
474
474
起始工资
Pearson相关性
.633**
1
显著性(双侧)
.000
N
474
474
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
结果表明:
初始工资与受教育水平在水平上显著正相关
3.某地29名13岁男童身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)的数据如下表,试对该资料作肺活量相关因素的偏相关分析,并对按影响程度因素进行排序。
见数据date10-05
描述性统计量
均值
标准差
N
肺活量
2.1897
.45146
29
编号
15.0000
8.51469
29
身高
152.5931
8.35596
29
体重
37.1276
5.53275
29
相关性
控制变量
肺活量
编号
身高
体重
-无-a
肺活量
相关性
1.000
-.091
.600
.751
显著性(双侧)
.
.640
.001
.000
df
0
27
27
27
编号
相关性
-.091
1.000
.177
.053
显著性(双侧)
.640
.
.359
.785
df
27
0
27
27
身高
相关性
.600
.177
1.000
.741
显著性(双侧)
.001
.359
.
.000
df
27
27
0
27
体重
相关性
.751
.053
.741
1.000
显著性(双侧)
.000
.785
.000
.
df
27
27
27
0
身高&体重
肺活量
相关性
1.000
-.223
显著性(双侧)
.
.263
df
0
25
编号
相关性
-.223
1.000
显著性(双侧)
.263
.
df
25
0
a.单元格包含零阶(Pearson)相关。
偏相关分析结果汇总:
肺活量
身高
体重
肺活量
相关性
显著性
自由度
4.数据data10-06是某公司太阳镜销售情况。
分析销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系,并作图(散点图)协助分析。
此题使用偏相关分析是否有实际意义?
描述性统计量
均值
标准差
N
销售量S(千副)
189.4167
83.25804
12
平均日照H(小时)
6.4833
3.16998
12
平均价格p(英镑)
4.1250
1.60631
12
广告费用E(千英镑)
14.7500
10.48050
12
相关性
控制变量
销售量S(千副)
平均日照H(小时)
平均价格P(英镑)
广告费用E(千英镑)
显著性(双侧)
.
.000
.000
.000
df
0
10
10
10
平均日照H(小时)
相关性
.973
1.000
-.851
.923
显著性(双侧)
.000
.
.000
.000
df
10
0
10
10
平均价格P(英镑)
相关性
-.922
-.851
1.000
-.885
显著性(双侧)
.000
.000
.
.000
df
10
10
0
10
广告费用E(千英镑)
相关性
.964
.923
-.885
1.000
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.
df
10
10
10
0
平均价格P(英镑)&广告费用E(千英镑)
销售量S(千副)
相关性
1.000
.866
显著性(双侧)
.
.001
df
0
8
平均日照H(小时)
相关性
.866
1.000
显著性(双侧)
.001
.
df
8
0
a.单元格包含零阶(Pearson)相关。
日照时间
平均价格
广告费用
销售量
0.886
-0.669
0.666
显著性水平
0.001
0.024
0.036
自由度
8
8
8
结果表明:
眼镜销售量有多个影响因素,通过偏相关分析,相关性强弱排序分别为:
日照时间>平均价格>广告费用。
作业5
练习:
数据data5-2是某企业1987~1998年的经济效益、科研人员、科研经费的统计数据。
假定1999年该企业科研人员61名、科研经费40万元,试预测1999年该企业的经济效益。
输入/移去的变量a
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
科研经费
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
2
科研人员数量
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
a.因变量:
经济效益
模型汇总c
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.991a
.983
.981
23.895
2
.999b
.998
.997
9.304
a.预测变量:
(常量),科研经费。
b.预测变量:
(常量),科研经费,科研人员数量。
c.因变量:
经济效益
Anovac
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
325011.173
1
325011.173
569.222
.000a
残差
5709.743
10
570.974
总计
330720.917
11
2
回归
329941.849
2
164970.924
1905.789
.000b
残差
779.068
9
86.563
总计
330720.917
11
a.预测变量:
(常量),科研经费。
b.预测变量:
(常量),科研经费,科研人员数量。
c.因变量:
经济效益
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
136.349
22.544
6.048
.000
科研经费
35.519
1.489
.991
23.858
.000
2
(常量)
116.810
9.152
12.764
.000
科研经费
26.021
1.386
.726
18.780
.000
科研人员数量
4.182
.554
.292
7.547
.000
a.因变量:
经济效益
回归方程为y=116.81+26.021x1+4.182x2(其中x1为科研经费,x2为科研人员数量)
1999年该企业的经济效益:
y=116.81+26.021*40+4.182*61=1412.752(万元)
练习:
1.气压会随着大气密度的增加而升高,试根据某地区观测得到的资料,以大气密度为自变量,气压为因变量进行曲线回归分析,拟合一条最佳曲线?
(数据见data5-3)
由图可知,最佳曲线为三次曲线
2.某商场1989~1998年的商品流通费用率与商品零售额,数据见data5-4所示。
如果1999年该商场商品零售额36.33亿元,试预测1999年该商场商品流通费用额。
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
商品零售额a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
商品流通费用率
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.903a
.815
.792
.4423
a.预测变量:
(常量),商品零售额。
b.因变量:
商品流通费用率
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
6.915
1
6.915
35.340
.000a
残差
1.565
8
.196
总计
8.480
9
a.预测变量:
(常量),商品零售额。
b.因变量:
商品流通费用率
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
7.386
.409
18.050
.000
商品零售额
-.119
.020
-.903
-5.945
.000
a.因变量:
商品流通费用率
回归方程:
y=7.382-0.119x(其中x表示商品零售额)
1999年该商场商品流通费用额y=7.382-0.119*36.33=3.05873(亿元)
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