【正文】 020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 88 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 89 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 90 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 91 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 92 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 93 由圖 20個(gè)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)都很接近 ,這從直觀上說明回歸直線對數(shù)據(jù)的擬合效果是好的。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 84 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 80 167。 一元線性回歸模型 表 人均國民收入表 年份 人均國民收入（元） 人均消費(fèi)金額（元） 年份 人均國民收入（元） 人均消費(fèi)金額（元） 1986 963 497 1996 5846 2789 1987 1112 565 1997 6420 3002 1988 1366 714 1998 6796 3159 1989 1519 788 1999 7159 3346 1990 1644 833 2020 7858 3632 1991 1893 932 2020 8622 3869 1992 2311 1116 2020 9398 4106 1993 2998 1393 2020 10542 4411 1994 4044 1833 2020 12336 4925 1995 5046 2355 2020 14040 5439 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 76 167。表 20組糧食產(chǎn)量與化肥施用量的數(shù)據(jù)。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 72 167。 一元線性回歸模型 ? 一、一元線性回歸模型的實(shí)際背景 ? 在實(shí)際問題的研究中 ,經(jīng)常需要研究某一現(xiàn)象與影響它的某一最主要因素的影響。 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 將上表中合并后的需求量和周數(shù)數(shù)據(jù)按照與例 要求錄入 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 68 167。對本例來說，類區(qū)間已分好。 從“ Analyze”→“Nonparametric Tests”→“Chi Square”，打開 ChiSquare test對話框，把“注銷房間數(shù) [cancel]”選入 Test Variable List欄中，在 Expected Values欄中選擇 Values選項(xiàng)，并把表 314中合并后的理論頻數(shù)逐個(gè)輸入它右邊的輸入框中，每輸入一個(gè)值后按“ Add”按鈕，直到輸完所有的理論頻數(shù)為止，最后單擊“ OK”，得出分析結(jié)果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 62 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 60 167。 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 56 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 52 167。則在每一個(gè)年齡小組中，喜歡 A類節(jié)目者的真正比例的最佳估計(jì)值應(yīng)為 140/400=。調(diào)查結(jié)果在表 312中，括號內(nèi)是預(yù)期頻數(shù)。 一致性檢驗(yàn) 在列聯(lián)表分析中，推算預(yù)期頻數(shù)的根據(jù)是 n個(gè)獨(dú)立事件協(xié)同出現(xiàn)的概率。在按這種方式收集的樣本數(shù)據(jù)所構(gòu)成的列聯(lián)表中，我們借以指示不同總體的行或列都是固定的，因?yàn)闃颖救萘渴俏覀兪孪却_定的。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 47 167。 列聯(lián)表分析 將本例表 311的數(shù)據(jù)按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結(jié)果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 45 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 41 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 37 167。 列聯(lián)表分析 條件是只要 n足夠大，使每一類的期望頻數(shù)等于或超過 5即可。單擊“ Statistics”按鈕，選擇 ChiSquare選項(xiàng)，按“ Continue”返回主對話框。變量 material表示地面材料，1代表地板， 2代表其他；變量 place表示地區(qū)，相應(yīng)由 3表示；變量 freq表示喜好人數(shù)。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 29 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 25 167。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 22 167。 在這些例子中我們通常關(guān)心的是按照兩個(gè)特性進(jìn)行的分類的方法之間是否相互依賴，或者說是否相互獨(dú)立。把 “ 人數(shù) [freq]”放入Frequency欄中，單擊 “ OK”。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 10 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 11 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 12 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 13 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 14 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 15 利用統(tǒng)計(jì)分析軟件可以大大簡化計(jì)算過程，提高分析效率，在此我們利用 本例進(jìn)行分析。多項(xiàng)試驗(yàn)有如下一些性質(zhì)： 1．多項(xiàng)試驗(yàn)由 n個(gè)相同的試驗(yàn)所組成。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 6 例 某超市為了研究顧客對三種牌號的礦泉水的喜好比例，以便為下一次進(jìn)貨提供決策，隨機(jī)觀察了 150名購買者，并記錄下他們所買的品牌，統(tǒng)計(jì)出購買三種品牌的人數(shù)如表 31。在這里僅僅是根據(jù)牙膏的種類來分類，我們稱之為一維分類或一向分類。以上這些都是我們獲取的定性變量的頻數(shù)數(shù)據(jù)。如顧客對某種商品的包裝喜好、觀眾對電視節(jié)目的喜好、產(chǎn)品的合格與不合格等，這些變量因受多方面影響而呈現(xiàn)出多樣性。 列聯(lián)表分析 167。 多項(xiàng)分布與 檢驗(yàn) 167。在市場調(diào)查及社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和管理等領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題研究中，經(jīng)常會(huì)碰到不可計(jì)量的定性指標(biāo)變量。 例如，某市場研究部門為了研究顧客對目前市場上五種空調(diào)器的購買選擇傾向，隨機(jī)調(diào)查 200個(gè)購買者，記錄下各自購買的品牌，得到購買五種空調(diào)器的人數(shù)，根據(jù)調(diào)查結(jié)果來研究顧客購買是否有某種偏向；社會(huì)學(xué)家研究各階層的收入狀況，將人們按收入分為五個(gè)等級就產(chǎn)生與每個(gè)收入等級相對應(yīng)的頻數(shù)；證券公司希望調(diào)查顧客的投資傾向與職業(yè)之間的關(guān)系，從其顧客中隨機(jī)選取 300人進(jìn)行調(diào)查，并記下他們的職業(yè)和投資的項(xiàng)目（股票，債券，國庫券），從而可以得到一個(gè)二向分類的頻數(shù)分布；等等。例如，我們?yōu)榱斯烙?jì)消費(fèi)者中喜歡三種牙膏中每一種的比例，則統(tǒng)計(jì)購買這三種品牌牙膏的顧客購買每一種的人數(shù)。下面通過例子來介紹一向分類數(shù)據(jù)的分析。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 7 多項(xiàng)分布是二項(xiàng)分布的推廣，可以看成是多項(xiàng)試驗(yàn)得到的分布。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 8 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 9 對例 ，我們希望去檢驗(yàn)顧客對這三種品牌的礦泉水的喜好是否確實(shí)存在差異，可以考慮檢驗(yàn)零假設(shè)為對三種品牌的喜好沒有差異，對立假設(shè)為對三種品牌的喜好確有差異。 然后，選擇“ Data”→ “Weight Case”，打開 Weight Case對話框。例如房地產(chǎn)商考慮顧客選擇房子設(shè)計(jì)的類型與職業(yè)的關(guān)系，所調(diào)查的每個(gè)顧客都有兩個(gè)特性，一個(gè)是選擇的房子類型，另一個(gè)是職業(yè)；廣告公司為了調(diào)查城市和鄉(xiāng)村的觀眾對電視廣告的關(guān)注情況，每位被調(diào)查者都有兩個(gè)特性，一個(gè)是來自城市還是鄉(xiāng)村，另一個(gè)是對廣告的態(tài)度。 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 21 167。 列聯(lián)表分析 解：設(shè)不同地區(qū)居民對地板喜好的比例如表 36。 列聯(lián)表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結(jié)束 2020/9/16 中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 28 167。 列聯(lián)表分析 利用 ，將表 36數(shù)據(jù)按要求錄