統(tǒng)計(jì)學(xué)spss課后題答案(文件)
【正文】 。二項(xiàng)式檢驗(yàn)類別N觀察比例檢驗(yàn)比例漸近顯著性(雙側(cè))性別組 1男75.60.50.031a組 2女50.40總數(shù)125a. 基于 Z 近似值。②采用非參數(shù)檢驗(yàn)之單樣本KS檢驗(yàn)，通過(guò)SPSS操作得到如下圖表，由表可知，P=，所以不拒絕原假設(shè)，認(rèn)為呼叫次數(shù)服從泊松分布。②采用非參數(shù)檢驗(yàn)之多個(gè)獨(dú)立樣本的檢驗(yàn)，通過(guò)SPSS操作得到如下圖表，由表可知，P=0，所以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)分公司銷售額有顯著差異。b. Wilcoxon 帶符號(hào)秩檢驗(yàn)7. ①首先提出檢驗(yàn)假設(shè)：原假設(shè)：4條生產(chǎn)線生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量無(wú)顯著差異；備擇假設(shè)：4條生產(chǎn)線生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量有顯著差異。Kendall W=，接近與0，認(rèn)為5種廣告方案的得分無(wú)顯著差異，即評(píng)價(jià)者的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一致。秩生產(chǎn)線N秩均值次品數(shù)生產(chǎn)線A6生產(chǎn)線B7生產(chǎn)線C7生產(chǎn)線D6總數(shù)26檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量a,b次品數(shù)卡方df3漸近顯著性.005a. Kruskal Wallis 檢驗(yàn)b. 分組變量: 生產(chǎn)線8. ①首先提出檢驗(yàn)假設(shè)：原假設(shè)：5種廣告方案的得分無(wú)顯著差異，即專家的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一致；備擇假設(shè)：5種廣告方案的得分有顯著差異，即專家的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一致。②采用非參數(shù)檢驗(yàn)之兩個(gè)相關(guān)樣本的檢驗(yàn)，通過(guò)SPSS操作得到如下圖表，由表可知，Z值=，P=，所以不拒絕原假設(shè)，認(rèn)為廣告宣傳前后的月銷售量無(wú)顯著差異。b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。②采用非參數(shù)檢驗(yàn)之游程檢驗(yàn)，通過(guò)SPSS操作得到如下圖表，由表可知，值=，值=，則，不拒絕原假設(shè)，認(rèn)為24個(gè)學(xué)生家庭收入部分排列呈隨機(jī)分布。2. ①首先提出檢驗(yàn)假設(shè)：原假設(shè)：本地出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例無(wú)顯著差異；備擇假設(shè)：本地出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例有顯著差異。由表可知，=，自由度（df）為4，值為0。模型匯總b模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差DurbinWatson1.540a.291.150.3343603a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 換手率, 流通股比例, 深成指。模型匯總b模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差DurbinWatson1.943a.890.872a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 性別, 工齡（年）。不拒絕原假設(shè)，認(rèn)為工齡對(duì)收入沒(méi)有顯著影響。b. 因變量: 城市人均居住使用面積(平方米)Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差32總計(jì)33a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)。顯著性水平為0，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為自變量對(duì)因變量的影響是顯著的。由圖可知，北京城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(元)與城市人均居住使用面積(平方米)之間應(yīng)該存在顯著正線性關(guān)系。若16期的產(chǎn)品定價(jià)是4800元，將4800代入回歸方程，得到銷售量是62。相關(guān)性需求量?jī)r(jià)格需求量Pearson 相關(guān)性1**顯著性（雙側(cè)）.000N1414價(jià)格Pearson 相關(guān)性**1顯著性（雙側(cè)）.000N1414**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。 主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)因變量:滿意度打分源III 型平方和df均方FSig.校正模型8.030截距1.000year2.003occup2.123year * occup4.333.333.849誤差9總計(jì)18校正的總計(jì)17a. R 方 = .775（調(diào)整 R 方 = .575） 第九章（一）思考題 略（二）操作題1. 。主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)因變量:銷售量源III 型平方和df均方FSig.校正模型5.029截距1.000media1.134project2.010media * project2.252誤差6總計(jì)12校正的總計(jì)11a. R 方 = .824（調(diào)整 R 方 = .676）5. 。方差齊性檢驗(yàn)成績(jī)Levene 統(tǒng)計(jì)量df1df2顯著性245.318ANOVA成績(jī)平方和df均方F顯著性組間.0562.028.025.975組內(nèi)45總數(shù)474. 。組統(tǒng)計(jì)量CEO性別N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤CEO年度報(bào)酬dimension1男957女35 獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程的 Levene 檢驗(yàn)均值方程的 t 檢驗(yàn)FSig.tdfSig.(雙側(cè))均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限CEO年度報(bào)酬假設(shè)方差相等.062990.232假設(shè)方差不相等.321（2）采用方差分析得如下表格，不同教育水平的上市公司CEO年度報(bào)酬平均數(shù)存在顯著差異。b. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。b. 使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。采用交叉表分析、。將“您認(rèn)為《統(tǒng)計(jì)學(xué)》這門課程難嗎？”的變量值“非常難”和“難”合并，定義為“難”，將變量值“一般”“簡(jiǎn)單”“很簡(jiǎn)單”合并，定義為“不難”，再進(jìn)行交叉分析和卡方檢驗(yàn)，得到如下結(jié)果：統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)難度* 專業(yè)方向 交叉制表計(jì)數(shù)專業(yè)方向合計(jì)人力資源管理國(guó)際連鎖經(jīng)營(yíng)管理商務(wù)助理城市物流物業(yè)管理出版營(yíng)銷統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)難度29122112161510566212111292150合計(jì)953342234517255 卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))Pearson 卡方5.000似然比5.000線性和線性組合1.001有效案例中的 N255a. 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。 第七章（一）思考題 略（二）操作題1. ①首先提出檢驗(yàn)假設(shè)：原假設(shè)：專業(yè)方向與《統(tǒng)計(jì)學(xué)》學(xué)習(xí)難度之間不存在相關(guān)關(guān)系；備擇假設(shè)：專業(yè)方向與《統(tǒng)計(jì)學(xué)》學(xué)習(xí)難度之間存在相
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