袁靜應(yīng)用統(tǒng)計-試驗報告二

1、袁靜 應(yīng)用統(tǒng)計 - 實驗報告 （ 二）編號：2013-2014 學(xué)年第實驗報告實驗課程名稱 應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)班級學(xué)號學(xué)生姓名實驗指導(dǎo)教師1一、實驗項目名稱：實驗報告（二）二、實驗?zāi)康暮鸵螅ㄒ唬┱莆諈?shù)估計與假設(shè)檢驗的相關(guān)函數(shù)調(diào)用 （二） 掌握列聯(lián)分析的軟件應(yīng)用 （三）掌握方差分析的軟件應(yīng)用三、實驗內(nèi)容實驗教材 P140 頁：學(xué)生實驗二1 為研究上市公司對其股價波動的關(guān)注程度，一 家研究機(jī)構(gòu)對在主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板（ 2）計算上市公司的類型與對股價波動的關(guān)注程度兩個 變量之間的系數(shù)、 Cramer s V 系數(shù)和列聯(lián)系數(shù)，并分析 其相關(guān)程度。Ho ：假設(shè)上市公司的類型與對股價波動的關(guān)注程度無關(guān)12

2、045 25190Nij nij-N ij nij-Nij 2/Nij 63.15789 -13.157894742.74122807 23.68421 6.315789474 1.68421052613.15789 6.842105263 3.557894737256.84211 13.15789474 21.31579 -6.31578947411.84211 -6.8421052633.0458089671.871345029 3.953216374 16.8537037卡方 卡方5.9914645470.05所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為有關(guān)2 為分析不同地區(qū)的消費者與所購買的汽車價格是否有關(guān)，

3、一家汽車企業(yè)的銷售部門對（ 2）計算地區(qū)與所購買的汽車價格兩個變量之間的系 數(shù)、 Cramer s V 系數(shù)和列聯(lián)系數(shù)，并分析其相關(guān)程度。H0 ：假設(shè)地區(qū)與所購買的汽車價格不相關(guān) H1 ：假設(shè)地 區(qū)與所購買的汽車價格相關(guān) 汽車價格 東部地區(qū) 中部地區(qū) 西部地區(qū) 10 萬元以下 20 40 40 100 10 萬-20 萬元 50 60 50 160 20 萬-30 萬元 30 20 20 70 30 萬元以上 40 20 10 70 140 140 120 400 nij Nij nij-N ij nij-Nij 2/Nij20 35 -15 6.428571429 50 56 -6 0.64

4、2857143 3024.5 5.5 1.234693878 40 24.5 15.5 9.806122449 40 355 0.714285714 60 56 4 0.285714286 20 24.5 -4.5 0.826530612 20 24.5 -4.5 0.826530612 40 30 10 3.333333333 50 48 2 0.083333333 20 21 -1 0.047619048 10 21 -11 5.76190476229.9914966 卡方 12.5915872433 一家牛奶公司有 4 臺機(jī)器裝填牛奶， 每桶的容量為 4升。下面是從 4 臺機(jī)器中抽取的

5、取顯著性水平 ，檢驗不同機(jī)器對裝填量是否有顯著影響。H0 ：不同機(jī)器對裝填量是否無影響 方差分析：單因素方差分析 SUMMARY 組 觀測數(shù)列 1 4 列 2 6 列 3 5 列 4 4 方差分析 差異源 SS 組間 0.0071 組內(nèi) 0.0035 總計 0.0106 求和16.12 24.01 19.87 16.02df3 15184平均 4.034 3.97 4.01 MS 0 0方差 0.000333 0.000137 0.00033 0.000167F 10.0984P-value 0.000685F crit 3.2873820.000685335 < 0.05 所以拒絕原假

6、設(shè) ，認(rèn)為有顯著差異4 一家管理咨詢公司為不同的客戶進(jìn)行人力資源管理 講座。每次講座的內(nèi)容基本上一樣的，但講座的聽課者有時是高級管理者，有時是中級管理者，有時是初級管理者。該 咨詢公司認(rèn)為，不同層次的管理者對講座的滿意度是不同 的。對聽完講座后隨機(jī)抽取的不取顯著性水平 ，檢驗管理者的水平不同是否會導(dǎo)致 評分的顯著差異。H0: 管理者的水平不同不會導(dǎo)致評分的顯著差異 H1 ： 管理者的水平不同會導(dǎo)致評分的顯著差異 方差分析：單因素方差分析 SUMMARY組 觀測數(shù)列 1 5 列 2 7 列 3 6求和 平均38 7.6 62 8.86 35 5.835方差 0.8 0.809524 2.1666

7、67方差分析差異源 組間 組內(nèi) 總計0.000848709SS29.60952381 18.8904761948.5<df MS F P-value2 14.8 11.75573 0.000849 15 1.26170.05F crit 3.68232所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為有顯著差異5 某家電制造公司準(zhǔn)備購進(jìn)一批 5#電池，現(xiàn)有 A、 B、 C 三個電池生產(chǎn)企業(yè)愿意供貨， 為比較它們生產(chǎn)的電池質(zhì)量， 從每個企業(yè)各隨機(jī)抽取 5 只電池，經(jīng)實驗得其壽命（單位： 小時）數(shù)據(jù)如下：試分析 3 個企業(yè)生產(chǎn)的電池的平均壽命之間有無顯著差異（用 LSD方法檢驗?zāi)男┢髽I(yè)之間有差異。H0 ：3 個企業(yè)生產(chǎn)的

8、電池的平均壽命之間無顯著差異H1:3 個企業(yè)生產(chǎn)的電池的平均壽命之間有顯著差異 ）。如果有差異， 方差分析：單因素方差分析 SUMMARY 組 觀測數(shù) 求和 A 5 222 B 5 150 C 5 213平均 方差 44.4 28.3 30 10 42.6 15.86方差分析 差異源 組間 組內(nèi) 總計SS615.6 216.4832dfF2 307.8 17.06839 12 18.03333 14MSP-value 0.00031F crit 3.885294最后一列的顯著性 p 值為 0.001<0.05 ，所以拒絕原 假設(shè)，有顯著差異方差齊性檢驗壽命Levene 統(tǒng)計量df1df2

9、顯著性7兩兩比較后發(fā)現(xiàn) B和 C企業(yè)之間的差異顯著是導(dǎo)致 3 個企業(yè) 電池壽命差異顯著的主要原因。某企業(yè)準(zhǔn)備用 3 種方法組裝一種新的產(chǎn)品，為確定哪種方法每小時生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量最多，隨機(jī)抽取了 30名工人，并指定每個人使用其中的一種方法。通過對每個工 人生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)進(jìn)行方差分析得到下面的結(jié)果：（1 ）完成上面的方差分析表。（2）若顯著性水平 ，檢驗 3 種方法組裝的產(chǎn)品數(shù)量之間 是否有顯著差異。由于 P 值 0.245946>0.05 。所以不落入拒絕域。 無顯 著性差異7 有 5 種不同品種的種子和 4 種不同的施肥方案，在20 塊同樣面積的土地上， 分別采用 5 種種子和 4 種施肥方

10、案 搭配進(jìn)行實驗，取得的收獲量數(shù)據(jù)如下表：8檢驗不同品種和施肥方案對收獲量的影響是否顯著。 （ ） 方差分析：無重復(fù)雙因素分析 SUMMAR觀Y 測數(shù) 求和 平 均 方差 行 1 4 41.6 10.4 1.286667 行 2 4 47.2 11.8 2.966667 行 3 4 49.1 12.275 2.0825行 4 4 52.713.175 1.189167行 5 4 51.5 12.875 1.1691675 67.2 13.44 0.913 列 2 5 61.3 12.26 3.563 列 3 5 59.8 11.96 1.133列 4 5 53.8 10.76 1.133方差分

11、析 差異源 SS df MS F P-value F crit行 19.067 44.76675 7.239716 0.003315 3.259167 列 18.1815 3 6.0605 9.204658 0.001949 3.490295 誤 差 7.901 12 0.658417 總計 45.1495 19還是根據(jù) P 值兩個值均小于 0.05 ，所以拒絕原假設(shè) 認(rèn) 為不同方案 和品種對收獲量有顯著差異。8 城市道路交通管理部門為研究不同的路段和不同的 時間段對行車時間的影響，讓一名交通警察分別在 3 個路段 和高峰期與非高峰期親自駕車進(jìn)行實驗，通過實驗取得共獲 得 30 個行車時間（單

12、位：分鐘）的數(shù)據(jù)。試分析路段、時 段以及路段和時段的交互作用對行車時間的影響。 （）9答 H0 ：無影響 H1: 有影響方差分析： 可重復(fù)雙因素分析 SUMMARY 路段 1 路段2 高峰期 觀測數(shù) 5 5 求和 181.4 151.8 平均 36.2830.36 方差 2.267 2.518非高峰期 觀測數(shù) 5 5 求和 150 121 平均 30 24.2 方差 5.265 6.025總計 觀測數(shù) 10 10 求和 331.4 272.8 平均 33.1427.28 方差 14.30267 14.33733 方差分析 差異源 SS df 路段 35 172.2 34.44 2.723總計1

13、5 505.4 33.69333 8.7020955 15 141.4 412.4 28.28 27.49333 5.797 11.2206710 313.6 31.36 14.32711MS10FP-value F crit列 交互 內(nèi)部 總計180.5147 0.024 98.38 567.21872 90.25733 22.01846 3.71E-06 2 0.012 0.002927 0.997077 24 4.099167293.402826 3.402826根據(jù) P 值，路段、時段對其有影響但路段和時段的交互 作用的 P 值 0.99>0.05 所以無影響9 為檢驗廣告媒體和

14、廣告方案對產(chǎn)品銷售量的影響， 一家營銷公司做了一項實驗，考察三種廣告方案和兩種廣告 媒體，獲得的銷售量數(shù)據(jù)如下：檢驗廣告方案、廣告媒體或其交互作用對銷售量的影響是 否顯著？（ H0:假設(shè)無影響 H1 ：有影響）方差分析：可重復(fù)雙因素分析 SUMMARY 報紙 電視A觀測數(shù) 2 2 求和 20 20 平均 10 10 方差 8 8B觀測數(shù) 2 2 求和 36 56總計4 40 105.3333334 9211方差C觀測數(shù) 求和 平均 方差總計觀測數(shù) 求和 平均 方差方差分析 差異源 樣本 列 交互 內(nèi)部 總計322 28 14 32 6 84 14 27.2 SS 344 48 56 96 5448 46.666672 4 32 60 16 15 8 14.666676 108 18 72 df MS 2 172 1 48 2 28 6 1611P-value 0.010386 0.133975 0.251932F crit 5.143253 5.987378 5.143253