黄斌斌3210090127第二次上机.docx
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黄斌斌3210090127第二次上机
黄斌斌
27
某大学为了解学生天天上网的时刻,在全校7500名学生中采取不重复抽样方式随机抽取36人,调查他们天天上网的时刻(单位:
小时),取得的数据见。
求该校大学生平均上网时刻的置信区间,置信概率别离为90%、95%和99%。
列1
列1
列1
平均
平均
平均
标准误差
标准误差
标准误差
中位数
中位数
中位数
众数
众数
众数
标准差
标准差
标准差
方差
方差
方差
峰度
峰度
峰度
偏度
偏度
偏度
区域
区域
区域
最小值
最小值
最小值
最大值
最大值
最大值
求和
求和
求和
观测数
36
观测数
36
观测数
36
最大
(1)
最大
(1)
最大
(1)
最小
(1)
最小
(1)
最小
(1)
置信度%)
置信度%)
置信度%)
置信上限
置信上限
置信上限
置信下限
置信下限
置信下限
从三个整体中各抽取容量不同的样本数据,取得数据见。
查验3个整体的均值之间是不是有显著不同?
(α=
方差分析:
单因素方差分析
SUMMARY
组
观测数
求和
平均
方差
列1
5
790
158
列2
4
600
150
列3
3
507
169
121
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
2
组内
598
9
总计
11
查验:
假设:
整体均值之间没有显著阻碍
不全相等,整体均值之间有显著阻碍
查验结果由图表可知:
因为F=<=,不拒绝原假设,因此整体的均值之间没有显著性阻碍。
某家电制造公司预备购进一批5#电池,现有A、B、C三个电池生产企业情愿供货,为比较它们生产的电池质量,从每一个企业各随机抽取5只电池,经实验得其寿命(小时)数据见。
试分析三个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著不同?
(α=
方差分析:
单因素方差分析
SUMMARY
组
观测数
求和
平均
方差
列1
5
222
列2
5
150
30
10
列3
5
213
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
2
组内
12
总计
832
14
查验:
假设:
三个企业生产的电池的平均寿命之间没有显著阻碍
不全相等,三个企业生产的电池的平均寿命之间有显著阻碍
查验结果由图表可知:
因为F=>=,因此拒绝原假设,说明三个企业生产的电池的平均寿命之间有显著阻碍
某企业预备用三种方式组装一种新的产品,为确信哪一种方式每小时生产的产品数量最多,随机抽取了30名工人,并指定每一个人利用其中的一种方式。
通过对每一个工人一辈子产的产品数进行方差分析取得下面的结果
1)方差分析表
方差分析表
差异源
SS
df
MS
F
P-Value
F-crit
组距
420
2
210
组间
3836
27
—
—
—
总计
4256
29
—
—
—
—
2)查验三种方式组装的产品数量之间是不是有显著不同?
(α=
查验:
假设:
三种方式组装的产品数量之间没有显著性不同
不全相等,三种方式组装的产品数量之间有显著性不同
查验结果由图表可知:
因为F=<=,不拒绝原假设,因此三种方式组装的产品数量之间没有显著性不同。
有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案,在20快一样面积的土地上,别离采纳5各类子和4种施肥方案搭配进行实验,取得的收成量数据见。
查验种子的不同品种对收成量的阻碍是不是有显著不同?
不同的施肥方案对收成量的阻碍是不是有显著不同?
(α=
方差分析:
无重复双因素分析
SUMMARY
观测数
求和
平均
方差
行1
4
行2
4
行3
4
行4
4
行5
4
列1
5
列2
5
列3
5
列4
5
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
行
4
列
3
误差
12
总计
19
行因素:
假设:
种子的不同品种对收成量的阻碍没有显著不同
不全相等,种子的不同品种对收成量的阻碍有显著不同
查验结果由图表可知:
F=>=,拒绝原假设,因此种子的不同品种对收成量的阻碍有显著不同。
列因素:
假设:
不同的施肥方案对收成量的阻碍没有显著不同
不全相等,不同的施肥方案对收成量的阻碍有显著不同
查验结果由图表可知:
F=>=,拒绝原假设,因此不同的施肥方案对收成量的阻碍有显著不同。
为研究食物的包装和销售地域对其销售量是不是有阻碍,在某周的三个不同地域顶用三种不同包装方式进行销售,取得的销售量数据见。
查验不同的地域和不同的包装方式对该食物的销售量是不是有显著阻碍?
(α=
方差分析:
无重复双因素分析
SUMMARY
观测数
求和
平均
方差
行1
3
150
50
525
行2
3
140
行3
3
150
50
225
列1
3
130
列2
3
190
列3
3
120
40
100
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
行
2
列
2
误差
4
总计
8
行因素:
假设:
不同的地域对该食物的销售量没有显著性阻碍
不全相等,不同的地域对该食物的销售量有显著性阻碍
查验结果由图表可知:
因为F=<=,不拒绝原假设,因此不同的地域对该食物的销售量没有显著性阻碍。
列因素:
假设:
不同的包装方式对该食物的销售量没有显著性阻碍
不全相等,不同的包装方式对该食物的销售量有显著性阻碍
查验结果由图表可知:
因为F=<=,不拒绝原假设,不同的包装方式对该食物的销售量没有显著性阻碍。
从某行业中随机抽取12企业,对其产量和生产费用进行调查,数据见。
1)依照数据绘制散点图,判定产量与生产费用之间的关系形态;
2)计算产量与生产费用之间的相关系数;
产量
生产费用
产量
1
生产费用
1
3)对相关系数的显著性进行查验(α=),并说明二者之间的关系紧密程度。
假设:
由图可知,拒绝原假设,因此二者存在显著的正线性相关关系。
因为,二者成高度线性关系。
7个地域2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据见。
1) 人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,绘制散点图,并说明二者之间的关系形态。
二者形态成正线性相关。
2)计算两个变量之间的线性相关系数,说明两个变量之间的关系强度。
SUMMARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
RSquare
AdjustedRSquare
标准误差
观测值
7
方差分析
df
SS
MS
F
SignificanceF
回归分析
1
残差
5
305795
总计
6
Coefficients
标准误差
tStat
P-value
Lower95%
Upper95%
下限%
上限%
Intercept
XVariable1
由图可知二者的线性相关系数,因此二者高度线性相关。
3)利用最小二乘法求出估量的回归方程,并说明回归系数的实际意义。
估量回归方程:
=+
表示估量的回归直线在y轴上的截距,表示估量的线性方程直线的斜率,表示每当X变更一个单位时,Y的平均变更值为。
4)计算判定系数,并说明其意义。
判定系数,在人均GOP取值变差中,有%的误差能够由人均GDP和人均消费水平之间的想性关系来讲明,二者具有较强的线性关系。
5)查验回归方程线性关系的显著性(α=)
假设:
由图可知,拒绝原假设,因此二者存在显著的正线性相关关系。
随机抽取的10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行了调查,所得数据见。
1)绘制散点图,说明二者之间的关系形态。
二者成负线性相关关系。
5)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,求出估量的回归方程,并说明回归系数的意义。
SUMMARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
RSquare
AdjustedRSquare
标准误差
观测值
10
方差分析
df
SS
MS
F
Sig
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
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- 黄斌斌 3210090127 第二次 上机
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