袁靜 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)-實(shí)驗(yàn)報(bào)告(二)

1、浙江大學(xué)城市學(xué)院 實(shí) 驗(yàn) 報(bào) 告 紙 編號(hào)：2013-2014學(xué)年第 2 學(xué)期實(shí) 驗(yàn) 報(bào) 告實(shí)驗(yàn)課程名稱 應(yīng)用統(tǒng)計(jì) 專 業(yè) 班 級(jí) 學(xué) 生 姓 號(hào) 學(xué) 生 姓 名 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)教師 一、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：實(shí)驗(yàn)報(bào)告（二）二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵螅ㄒ唬┱莆諈?shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)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(shí)驗(yàn)內(nèi)容 實(shí)驗(yàn)教材P140頁(yè)：學(xué)生實(shí)驗(yàn)二1為研究上市公司對(duì)其股價(jià)波動(dòng)的關(guān)注程度，一家研究機(jī)構(gòu)對(duì)在主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板上市的190家公司進(jìn)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(yàn)上市公司的類型與對(duì)股價(jià)波動(dòng)

2、的關(guān)注程度是否有關(guān)。（=0.05）（2）計(jì)算上市公司的類型與對(duì)股價(jià)波動(dòng)的關(guān)注程度兩個(gè)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(duì)股價(jià)波動(dòng)的關(guān)注程度無(wú)關(guān)H1：上市公司的類型與對(duì)股價(jià)波動(dòng)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(rèn)為有關(guān)2為分析不同地區(qū)的消費(fèi)者與所購(gòu)買的汽車價(jià)格是否有關(guān)，一家汽車企業(yè)的銷售部門對(duì)東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的400個(gè)消費(fèi)者作了抽樣調(diào)查，得到如下結(jié)果：汽車價(jià)格東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)10萬(wàn)元以下20404010萬(wàn)-20萬(wàn)元50605020萬(wàn)-30萬(wàn)元30202030萬(wàn)元以上402010（1）檢驗(yàn)地區(qū)與所購(gòu)買的汽車價(jià)格是否有關(guān)。

4、（=0.05）（2）計(jì)算地區(qū)與所購(gòu)買的汽車價(jià)格兩個(gè)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(gòu)買的汽車價(jià)格不相關(guān)H1：假設(shè)地區(qū)與所購(gòu)買的汽車價(jià)格相關(guān)汽車價(jià)格東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)10萬(wàn)元以下20404010010萬(wàn)-20萬(wàn)元50605016020萬(wàn)-30萬(wàn)元3020207030萬(wàn)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(tái)機(jī)器裝填牛奶，每桶的容量為4升。下面是從4臺(tái)機(jī)器中抽取的裝填量（單位：升）樣本數(shù)據(jù)：機(jī)器1機(jī)器2機(jī)器3機(jī)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(yàn)不同機(jī)器對(duì)裝填量是否有顯著影響。H0：不同機(jī)器對(duì)裝填量是否無(wú)影響H1: 不同機(jī)器對(duì)裝填量有顯著影響機(jī)器1機(jī)器2機(jī)器3機(jī)器44.053.993.9744.014.023.984.024.024.013.973.994.043.993.954.01444方差分析：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鯯UMMARY組觀測(cè)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(jì)0.0106180.0006853350.05所以拒絕原假設(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(tīng)課者有時(shí)是高級(jí)管理者，有時(shí)是中級(jí)管理者，有時(shí)是初級(jí)管理者。該咨詢公司認(rèn)為，不同層次的管理者對(duì)講座的滿意度是不同的。對(duì)聽(tīng)完講座后隨機(jī)抽取的不同層次管理者的滿意度評(píng)分如下（評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)是從110，10 代表非常滿意）：高級(jí)管理者中級(jí)管理者初級(jí)管理者78579688571079941088取顯著性水平，檢驗(yàn)管理者的水平不同是否會(huì)導(dǎo)致評(píng)分的顯著差異。H0: 管理者的水平不同不會(huì)導(dǎo)致評(píng)分的顯著差異H1：管理者的水平不同會(huì)導(dǎo)

8、致評(píng)分的顯著差異高級(jí)管理者中級(jí)管理者初級(jí)管理者78579688571079941088方差分析：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鯯UMMARY組觀測(cè)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(jì)48.5170.0008487090.05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(gòu)進(jìn)一批5#電池，現(xiàn)有A、B、C三個(gè)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(gè)

9、企業(yè)各隨機(jī)抽取5只電池，經(jīng)實(shí)驗(yàn)得其壽命（單位：小時(shí)）數(shù)據(jù)如下：實(shí)驗(yàn)號(hào)電池生產(chǎn)企業(yè)ABC12345505043403932283034264542384840試分析3個(gè)企業(yè)生產(chǎn)的電池的平均壽命之間有無(wú)顯著差異（）。如果有差異，用LSD方法檢驗(yàn)?zāi)男┢髽I(yè)之間有差異。H0：3個(gè)企業(yè)生產(chǎn)的電池的平均壽命之間無(wú)顯著差異H1: 3個(gè)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：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鯯UMMARY組觀測(cè)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(jì)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(biāo)準(zhǔn)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(gè)企業(yè)電池壽命差異顯著的主要原因。6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(shí)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(gè)人使用其中的一種方法。通過(guò)對(duì)每個(gè)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：差異源SSdfMSFP-valueF crit組間2100.2459463.354131組內(nèi)3836總計(jì)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(jì)425629（2）若顯著性水平，檢驗(yàn)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(wú)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(jìn)行實(shí)驗(yàn)，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(yàn)不同品種和施肥方案對(duì)收獲量的影響是否顯著。（）方差分析：無(wú)重復(fù)雙因素分析SUMMARY觀測(cè)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(jì)45.149519還是根據(jù)P值兩個(gè)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(duì)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(shí)間段對(duì)行車時(shí)間的影響，讓一名交通警察分別在3個(gè)路段和高峰期與非高峰期親自駕車進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)取得共獲得30個(gè)行車時(shí)間（單位：分鐘）的數(shù)據(jù)。試分析路段、時(shí)段以及路段和時(shí)段的交互作用對(duì)行車時(shí)間的影響。（）路段路段1路段2路段3時(shí)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(wú)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(jì)高峰期觀測(cè)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(cè)數(shù)55515求和150121141.4412.4平均3024.228.2827.49333方差5.2656.0255.79711.22067總計(jì)觀測(cè)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(jì)567.218729根據(jù)P值，路段、時(shí)段對(duì)其有影響但路段和時(shí)段的交互作用的P值0.990.05所以無(wú)影響9為檢驗(yàn)廣告媒體和廣告方案對(duì)產(chǎn)品銷售量的影響，一家營(yíng)銷公司做了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，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(bào)紙電視廣告方案A812128B22261430C10181814檢驗(yàn)廣告方案、廣告媒體或其交互作用對(duì)銷售量的影響是否顯著？（）H0:假設(shè)無(wú)影響H1：有影響方差分析：可重復(fù)雙因素分析SUMMARY報(bào)紙電視總計(jì)A觀測(cè)數(shù)224求和202040平均101010方差885.333333B觀測(cè)數(shù)224求和365692平均182823方差32846.66667C觀測(cè)數(shù)224求和283260平均141615方差32814.66667總計(jì)觀測(cè)