【正文】 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 32 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 30 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 26 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 23 167。如房地產(chǎn)商關心的是顧客選擇房子的類型是否與職業(yè)無關，或者說選擇何種房子與職業(yè)獨立。 從“ Analyze”→ “Nonparametric Tests”→ “ChiSquare”，打開 ChiSquare test對話框，把 “ 人數(shù) [freq]”選入Test Variable List欄中，單擊 “ OK”，得出分析結果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 16 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 17 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 18 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 19 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 20 167。首先將表 31中的數(shù)據(jù)按要求錄入，如表 32所示。 2．每個試驗的結果落在 k組的某一組中。 這些數(shù)據(jù)是否說明顧客對這三種礦泉水的喜好確實存在差異？ 解：為了解決這個問題，我們需要知道這些分類分布。而顧客的投資傾向與職業(yè)的關系中，分類是按投資傾向和職業(yè)兩個方向進行分類，我們稱之為二向分類或列聯(lián)表。對這種頻數(shù)數(shù)據(jù)規(guī)律的深入研究就是現(xiàn)實對我們統(tǒng)計工作者提出的要求。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 第 3章 定性數(shù)據(jù)的 檢驗 2?2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 3 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 4 目錄 上頁 下頁 返回 結束 一、問題的提出 統(tǒng)計學中通常要分析的數(shù)據(jù)大多是針對具有某一計量單位的計量數(shù)據(jù)，諸如重量、時間、長度、強度、錢數(shù)等。 一致性檢驗 167。2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 1 第 3章 定性數(shù)據(jù)的 檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 167。 擬合優(yōu)度檢驗 2?2?2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 2 ? 隨著市場經(jīng)濟在中國的深入發(fā)展，信息調(diào)查產(chǎn)業(yè)日益火暴。但市場調(diào)查中，需要分析的數(shù)據(jù)往往不是由計量值構成，而是由頻數(shù)構成的。 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 5 收集分類數(shù)據(jù)的目的是為了分析在各個類中數(shù)據(jù)的分布。在本節(jié)，我們先分析一向分類。由于該問題有甲、乙、丙三類，所以，這個分布稱為多項概率分布，簡稱多項分布。 。變量 brand表示品牌， 2和 3分別表示品牌甲、乙和丙；變量 freq表示購買人數(shù)。 列聯(lián)表分析 問卷調(diào)查中常常設計對某問題兩個或多個不同的特征的分類。在觀眾對電視廣告的關注情況的調(diào)查中，感興趣的是每個觀眾對電視廣告的關注情況是否與他來自城市還是農(nóng)村獨立。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 24 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 27 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 31 167。 列聯(lián)表分析 然后，選擇“ Data”→“Weight Case” ，打開Weight Case對話框，把“喜好人數(shù) [freq]”放入Frequency欄中，單擊“ OK”。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 34 167。 列聯(lián)表分析 例 某市商業(yè)系統(tǒng)為提高商業(yè)企業(yè)的服務質(zhì)量，對本市的四個大商場進行調(diào)查，征求顧客意見，共收回有效問卷 443張，每張問卷對某一商場按三種服務質(zhì)量（優(yōu)、中、差）評價，其結果用列聯(lián)表表示出來，見表 39。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 39 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 43 167。 一致性檢驗 在社會經(jīng)濟和管理問題的研究中，人們經(jīng)常對探討這樣的命題感興趣：若干個總體就某種特征的看法是一致的。這一樣本數(shù)據(jù)可列成像表 32那樣的列聯(lián)表。 一致性檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 49 167。 例 一個廣告公司想知道 n組年齡不同的人所喜歡的電視節(jié)目是否不同。 一致性檢驗 解：表 312中的預期頻數(shù)是運用一致性檢驗中的推理根據(jù)算出來的。于是有（ 200）（ ） =70，（ 100）（ ） =35，（ 100）（ ） =35。 一致性檢驗 將本例表 312的數(shù)據(jù)按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 54 167。 擬合優(yōu)度檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 58 167。 擬合優(yōu)度檢驗 然后，選擇“ Data”→“Weight Case” ，打開 Weight Case對話框。 擬合優(yōu)度檢驗 例 某超級市場的庫存管理人員需掌握商品的庫存規(guī)律，制定某商品的庫存計劃，為此該管理者統(tǒng)計了 1年中每周需求量如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 64 167。 擬合優(yōu)度檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 66 167。 一元線性回歸模型 167。 預測和控制 167。 ? 在消費問題的研究中 ,影響消費的因素很多 ,但我們可以只研究國民收入與消費額之間的關系 ,因為國民收入是影響消費的最主要因素 。那么它們之間到底有什么樣的關系呢 ? 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 73 167。 表 糧食產(chǎn)量與化肥施用量 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 化肥施用量 x(萬噸 ) 糧食產(chǎn)量 y(萬噸 ) 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 74 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 78 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 82 167。 一元線性回歸模型 為了在今后的討論中充分利用矩陣這個處理線性關系的有力工具 ,我們這里將一元線性回歸的一般形 ()式用矩陣表示。最大似然估計是利用總體的分布密度或概率分布的表達式及其樣本所提供信息建立起求未知參數(shù)估計量的一種方法。 最小二乘估計的性質(zhì) 二、無偏性 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 98 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 100 167。 最小二乘估計的性質(zhì) 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 104 167。如果，則因變量 y與自變量 x之間并沒有真正的線性關系，也就是說自變量 x的變化對因變量 y并沒有影響。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 109 167。 回歸方程的顯著性檢驗 三、相關系數(shù)的顯著性檢驗 由于一元線性回歸方程討論的是變量 x與變量 y之間的線性關系 ,所以我們可以用變量 x與 y之間的相關系數(shù)來檢驗回歸方程的顯著性。相關系數(shù)的直觀意義如圖 示。r=1表示 x與 y之間完全負相關 ,對應點也都在一條直線上。圖中 (d)這種情況 ,表明 x與 y有確定的非線性函數(shù)關系 ,或稱曲線函數(shù)關系。 回歸方程的顯著性檢驗 當變量 x與 y之間有線性統(tǒng)計關系時 ,0＜ |r|＜ 1,如圖 (e)、(f)所示。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 116 167。特別是當 n=2時 ,相關系數(shù)的絕對值總為 1。 回歸方程的顯著性檢驗 四、樣本決定系數(shù) 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 118 167。按要求錄入數(shù)據(jù)，