袁靜 應(yīng)用統(tǒng)計-實驗報告(二)

1、浙江大學(xué)城市學(xué)院 實 驗 報 告 紙 編號：2013-2014學(xué)年第 2 學(xué)期實 驗 報 告實驗課程名稱 應(yīng)用統(tǒng)計 專 業(yè) 班 級 學(xué) 生 姓 號 學(xué) 生 姓 名 實驗指導(dǎo)教師 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，一家研究機構(gòu)對在主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板上市的190家公司進行了調(diào)查，得到如下信息：上市公司的類型關(guān)注不關(guān)注主板企業(yè)5070中小板企業(yè)3015創(chuàng)業(yè)板企業(yè)205（1）檢驗上市公司的類型與對股價波動

2、的關(guān)注程度是否有關(guān)。（=0.05）（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)、Cramers 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)H1：上市公司的類型與對股價波動的關(guān)注程度有關(guān)上市公司的類型關(guān)注不關(guān)注主板企業(yè)5070120中小板企業(yè)301545創(chuàng)業(yè)板企業(yè)2052510090190nijNijnij-N ijnij-Nij 2/Nij5063.15789-13.157894742.741228073023.684216.3157894741.6842105262013.157896.8421052633.5578947377

3、056.8421113.157894743.0458089671521.31579-6.3157894741.871345029511.84211-6.8421052633.95321637416.8537037卡方5.991464547卡方0.05所以拒絕原假設(shè)，認為有關(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)，一家汽車企業(yè)的銷售部門對東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的400個消費者作了抽樣調(diào)查，得到如下結(jié)果：汽車價格東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)10萬元以下20404010萬-20萬元50605020萬-30萬元30202030萬元以上402010（1）檢驗地區(qū)與所購買的汽車價格是否有關(guān)。

4、（=0.05）（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)、Cramers 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20404010010萬-20萬元50605016020萬-30萬元3020207030萬元以上40201070140140120400nijNijnij-N ijnij-Nij 2/Nij2035-156.4285714295056-60.6428571433024.55.51.2346938784024.515.59.806122449403550.7142

5、85714605640.2857142862024.5-4.50.8265306122024.5-4.50.8265306124030103.333333333504820.0833333332021-10.0476190481021-115.76190476229.9914966卡方12.591587243一家牛奶公司有4臺機器裝填牛奶，每桶的容量為4升。下面是從4臺機器中抽取的裝填量（單位：升）樣本數(shù)據(jù)：機器1機器2機器3機器44.053.993.974.004.014.023.984.024.024.013.973.994.043.993.954.014.004.004.00取顯著性水平

6、，檢驗不同機器對裝填量是否有顯著影響。H0：不同機器對裝填量是否無影響H1: 不同機器對裝填量有顯著影響機器1機器2機器3機器44.053.993.9744.014.023.984.024.024.013.973.994.043.993.954.01444方差分析：單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 1416.124.030.000333列 2624.0140.000137列 3519.873.970.00033列 4416.024.010.000167方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間0.00713010.09840.0006853.287382組內(nèi)0

7、.0035150總計0.0106180.0006853350.05所以拒絕原假設(shè) ，認為有顯著差異4一家管理咨詢公司為不同的客戶進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。對聽完講座后隨機抽取的不同層次管理者的滿意度評分如下（評分標準是從110，10 代表非常滿意）：高級管理者中級管理者初級管理者78579688571079941088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)

8、致評分的顯著差異高級管理者中級管理者初級管理者78579688571079941088方差分析：單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 15387.60.8列 27628.860.809524列 36355.832.166667方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間29.60952381214.811.755730.0008493.68232組內(nèi)18.89047619151.26總計48.5170.0008487090.05所以拒絕原假設(shè)，認為有顯著差異5某家電制造公司準備購進一批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

9、企業(yè)各隨機抽取5只電池，經(jīng)實驗得其壽命（單位：小時）數(shù)據(jù)如下：實驗號電池生產(chǎn)企業(yè)ABC12345505043403932283034264542384840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（）。如果有差異，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方差分析：單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差A(yù)522244.428.3B51503010C521342.615.8方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間615.62307.817.068390.000313.

10、885294組內(nèi)216.41218.03333總計83214ANOVA壽命平方和df均方F顯著性組間525.1572262.57916.300.001組內(nèi)177.2001116.109總數(shù)702.35713最后一列的顯著性p值為0.0010.05因而lsd法多重比較壽命LSD(I) 企業(yè)(J) 企業(yè)均值差 (I-J)標準誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限dimension21dimension3213.000*2.692.0017.0718.933.4002.692.885-5.536.332dimension31-13.000*2.692.001-18.93-7.073-12.600*2.53

11、8.000-18.19-7.013dimension31-.4002.692.885-6.335.53212.600*2.538.0007.0118.19*. 均值差的顯著性水平為 0.05。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。6某企業(yè)準備用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)進行方差分析得到下面的結(jié)果：差異源SSdfMSFP-valueF crit組間2100.2459463.354131組內(nèi)3836總計29（1）完成上面的方差分析表。SS

12、dfMSFP-valueF crit組間42022101.4781020.2459463.354131組內(nèi)383627142.0741總計425629（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0.2459460.05。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種施肥方案搭配進行實驗，取得的收獲量數(shù)據(jù)如下表：品種施肥方案12341234512.013.714.314.213.09.511.512.314.014.010.412.411.412.513.19.79.611.112.011.

13、4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SUMMARY觀測數(shù)求和平均方差行 1441.610.41.286667行 2447.211.82.966667行 3449.112.2752.0825行 4452.713.1751.189167行 5451.512.8751.169167列 1567.213.440.913列 2561.312.263.563列 3559.811.961.133列 4553.810.761.133方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit行19.06744.766757.2397160.0033153.259167列18

14、.181536.06059.2046580.0019493.490295誤差7.901120.658417總計45.149519還是根據(jù)P值兩個值均小于0.05，所以拒絕原假設(shè) 認為不同方案 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行實驗，通過實驗取得共獲得30個行車時間（單位：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。（）路段路段1路段2路段3時段高峰期36.528.132.434.129.933.037.232.236.235.631.535.538

15、.030.135.1非高峰期30.627.631.827.924.328.032.422.026.731.825.429.327.321.725.6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路段3總計高峰期觀測數(shù)55515求和181.4151.8172.2505.4平均36.2830.3634.4433.69333方差2.2672.5182.7238.702095非高峰期觀測數(shù)55515求和150121141.4412.4平均3024.228.2827.49333方差5.2656.0255.79711.22067總計觀測數(shù)101010求和331.4272.8

16、313.6平均33.1427.2831.36方差14.3026714.3373314.32711方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit樣本288.31288.370.331371.36E-084.259677列180.5147290.2573322.018463.71E-063.402826交互0.02420.0120.0029270.9970773.402826內(nèi)部98.38244.099167總計567.218729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0.990.05所以無影響9為檢驗廣告媒體和廣告方案對產(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：廣告媒體報紙電視廣告方案A812128B22261430C10181814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報紙電視總計A觀測數(shù)224求和202040平均101010方差885.333333B觀測數(shù)224求和365692平均182823方差32846.66667C觀測數(shù)224求和283260平均141615方差32814.66667總計觀測