spss統(tǒng)計(jì)軟件課程作業(yè)-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 054.241峰度.037.478表中顯示“血清總蛋白含量”的描述性統(tǒng)計(jì)量，左表中只顯示的是均值、均值的95%置信區(qū)間的上下限、中值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極大/小值、偏度、峰度等 2. 繪出習(xí)題1所給數(shù)據(jù)的直方圖、盒形圖和圖，并判斷該數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤血小板計(jì)數(shù)20上表給出了單樣本T檢驗(yàn)的描述性統(tǒng)計(jì)量，包括樣本數(shù)（N）、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。在方差相等的情況下，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果應(yīng)該看上表中的“假設(shè)方差相等”一行，第5列為相應(yīng)的雙尾檢測(cè)概率（Sig.（雙側(cè)）），故應(yīng)拒絕零假設(shè),，即認(rèn)為兩樣本的均值不是相等的，在本例中，能認(rèn)為男女得分績(jī)有顯著性差異。從上表可看出相伴根據(jù)Sig.=（）說明應(yīng)該接受H0假設(shè)（即方差相等）。*. 均值差值在 .05 級(jí)別上較顯著。第3步 一元線性回歸分析設(shè)置：選擇菜單“分析→回歸→線性”，打開“線性回歸”對(duì)話框，將變量“銷售量”作為因變量 ，“人數(shù)”和“人均收入”作為自變量。R方(R2) =，說明自變量“銷售量”可以解釋因變量“人數(shù)”和“人均收入”%的差異性。當(dāng)購(gòu)買此化妝品的人數(shù)為220千人，人均收入為2500元時(shí)，該城市該化妝品的銷量為：銷售量=220+2500+=系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.相關(guān)性B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版零階偏部分1(常量).181人數(shù).496.006.934.000.995.999.768人均收入.009.001.108.000.639.940.089a. 因變量: 銷售量7. 研究青春發(fā)育階段的年齡和遠(yuǎn)視率的變化關(guān)系，測(cè)得數(shù)據(jù)如下年齡6789101112131415161718遠(yuǎn)視率請(qǐng)對(duì)年齡與遠(yuǎn)視率的關(guān)系進(jìn)行曲線估計(jì)。復(fù)相關(guān)系數(shù)R = ，R2 = 。著實(shí)把我唬到了！關(guān)于收獲，用句簡(jiǎn)單的話來概括：學(xué)以致用，快樂無敵！至于建議嘛，希望老師能形象的講授數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)，因?yàn)檎娴牟皇悄敲春美斫狻?. 談?wù)勀銓?duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)軟件課程的學(xué)習(xí)心得和想法，有何收獲，有何建議等。模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量:遠(yuǎn)視率方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R 方Fdf1Df2Sig.常數(shù)b1b2b3線性.75819.000對(duì)數(shù).85119.000倒數(shù).91219.000二次.95328.000三次.95637.000復(fù)合.92519.000.658冪.93419.000S.90119.000增長(zhǎng).92519.000指數(shù).92519.000Logistic.92519.000.001自變量為 年齡。從表中可以看出，即檢驗(yàn)假設(shè)“H0：回歸系數(shù)B = 0”，從而應(yīng)拒絕原假設(shè)，說明因變量和自變量的線性關(guān)系是非常顯著的，可建立線性模型。輸入／移去的變量模型輸入的變量移去的變量方法1人均收入, 人數(shù)a.輸入a. 已輸入所有請(qǐng)求的變量。該公司觀測(cè)了15 個(gè)城市在某月內(nèi)對(duì)該化妝品的銷售量Y
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