【正文】 將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認” 圖 23無交互作用雙因素分析選項 在數(shù)據(jù)復選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下； 圖 24無交互作用雙因素分析復選框 分析結(jié)果輸出： 表 24方差分析：無重復雙因素分析 SUMMARY行 1行 2行 3列 1列 2列 3列 4方差分析觀測數(shù) 444 3333 求和 197232183165143145159 平均 53 方差 25 顯著性水平： 1% 第 12 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 差異源行列誤差 總計 df236 MSFPvalueFcrit 46611 MS F Pvalue Fcrit方差分析：無重復雙因素分析 方差分析顯著性水平： 5%差異源行列誤差 總計 df236 46611 分析： 行因素：在顯著性水平為 1%的時候， Fcrit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=，都遠小于 F=。即不同牌號機器上的日產(chǎn)量有高度顯著性差別。 列因素：在顯著性水平為 1%的時候， Fcrit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=， F=。因為 ＜ ＜ 。則不同工人的日產(chǎn)量只有顯著的差別。 三、雙因素分析（有交互作用）實驗數(shù)據(jù) 表 25燈泡壽命數(shù)據(jù) 因子 B B1B2B3 A1 因子 AA2A3 第 13 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 將數(shù)據(jù)輸入軟件，并在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，選擇如圖，單擊“確認” 圖 25有交互作用雙因素分析 在數(shù)據(jù)復選框內(nèi)選擇數(shù)據(jù)如下； 圖 26有交互作用雙因素分析復選框 分析結(jié)果輸出： 表 25方差分析：可重復雙因素分析 觀測數(shù)求和平均方差 第 14 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 觀測數(shù)求和平均方差 觀測數(shù)求和平均方差 總計 觀測數(shù)求和平均方差 方差分析 差異源樣本列交互內(nèi)部總計 Pvalue Fcrit 顯著性水平為 5% df MS F . 方差分析 差異源樣本列交互內(nèi)部總計 顯 著 性 水 平 為 ：1% F 分析： 因子 A（工藝方法）分析：在顯著性水平為 1%的時候，F(xiàn)crit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=， F=，因為 ＜ ＜ ，則工藝方法對燈泡壽命的影響是顯著的。 因子 B（燈絲配方）分析：在顯著性水平為 1%的時候，F(xiàn)crit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=， F=，因為 ＜ ，則燈絲配方對燈泡的壽命影響是高度顯著的。 第 15 頁； 共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 交互作用分析：在顯著性水平為 1%的時候， Fcrit=，在顯著性水平為 5%時， Fcrit=， F=，因為 ＜ ＜ 。則工藝和菲方之間存在交互作用。 實驗上機總結(jié)： 學會如何讓運用軟件進行方差計算和分析； 通過提出假設，了解如何通過計算數(shù)據(jù)進行顯著性判斷和檢驗； 根據(jù)假設和檢驗結(jié)果，明白如何進行判斷。 實驗上機成績： 評閱老師： 評閱時間： 第 16 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 實驗（上機）日期： 2021 年 5 月 16 第 3 次實驗（上機）主題：回歸分析實驗（上機）類別）：驗證性完成方式：獨立 實驗（上機）目的與要求： 搜集數(shù)據(jù)并建數(shù)據(jù)庫 掌握一元線性回歸的計算與分析 掌握多元線性回歸的計算與分析 輸出計算結(jié)果并進行分析 進行檢驗和預測 實驗上機的內(nèi)容及方法一，一元線性回歸數(shù)據(jù)顯示如下： （表 31十個企業(yè)的生 產(chǎn)費用與產(chǎn)量數(shù)據(jù)） 企業(yè)編號 12345678910 產(chǎn)量 X（千克） 40424855657988100120210生產(chǎn)費用 Y（千元） 150140160170150162185165190185 將數(shù)據(jù)輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，然后選擇“回歸”膽機確定。在復選框中選擇如下： （圖 31一元回歸分析復選框） 第 17 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 則顯示相關數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下： 表 32回歸統(tǒng)計表 MultipleRRSquareAdjustedRquare 標準誤差觀測值 表 33方差分析表 10 回歸分析殘差總計 df SSMSFSignificanceF 表 34回歸分析表 InterceptXVariable1Coefficients 標準誤差 tStat LowerUpper 95%95% Pvalue得到散點圖和擬合分析圖如下： NormalProbabilityPlot20210000204060SamplePercentile 圖32 散點圖 Y80100 XVariable1LineFitPlot3002021000050100XVariable1 圖 33 擬合分析圖 Y 預測 Y150Y 第 18 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 相關分析： 回歸方程 由散點圖得知回歸方程為一元線性方程。得到回歸方程如下：Y=+ 顯著性分析 得到 MultipleR=＞ （在檢驗數(shù)為 時相關系數(shù)檢驗數(shù)）表示回歸方程顯著。 tStat=＞ （α =，自由度 =8 時 t值）則統(tǒng)計檢驗結(jié)果顯著。其存在良好的線性關系。 F=＞ （在α =， n1=1,n2=8 時 F 值），表示回歸結(jié)顯著。 相關預測 在產(chǎn)量為 80 千件時，平均生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α =）生產(chǎn)費用預測 Y0=+*80= 下界=**== 下界=+= 即總體均值得 95%置信區(qū)間為（ ，） 在產(chǎn)量為 80 千件時，生產(chǎn)費用的置信區(qū)間（α =）生產(chǎn)費用預測 Y0=+*80= 下界=**== 下界=+= 95%置信區(qū)間為（ ， ） 二，多元回歸試驗數(shù)據(jù)： 表 35某企業(yè) 10個月的月管理費用與工人勞動日數(shù)和機器開工臺數(shù)的資料 管理費用 Y 工 人 勞 動 日 數(shù)X12945244227442545264328463044284528442743 第 19 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 機器開工臺數(shù) X2 16141513131416161515 將數(shù)據(jù)輸入工作表，在“工具”菜單下選擇“數(shù)據(jù)分析”，然后選擇“回歸”膽機確定。在復選框中選擇如下： 圖 34多元回歸復選框 則顯示相關數(shù)據(jù)處理結(jié)果如下： 表 35回歸統(tǒng)計表 回歸統(tǒng)計 Square標準誤差 10 表 36方差分析表 回 歸 分 析 殘 差 總 計 表 37回歸分析表 Coefficients 標準誤差 tStat 第 20 頁；共 23 頁 Pvalue下限上限 應用統(tǒng)計學實驗報告 InterceptXVariable1XVariable2 %% 得到散點圖和擬合分析圖如下： NormalProbabilityPlot402021204060SamplePercentile 圖 35散點圖 Y80100 XVariable1LineFitPlot402021142434445XVariable1 圖 36擬合分析圖 Y 預測 Y4647Y 相關分析： 回歸方程 由散點圖得知回歸方程為二元線性方程。得到回歸方程如下：Y=++ 回歸方程檢驗 RSquare=＞ 第 21 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 F=＞ (α =，自由 度 =2,7 時， F 值 )即：回歸方程的擬合程度很好。 回歸系數(shù)： t1=＜ （α =，自由度 =7 時， t值） t2=＞ （α =，自由度 =7 時， t值） 所以β 1 不顯著，β 2顯著。即工人勞動日數(shù)對管理費用的影響并不是顯著；機器開工臺數(shù)對管理費用影響顯著。 相關系數(shù)分析： 表 38相關系數(shù)分析表 YX1X2 YX1X2 1 1 則得到 Y 與 X1 之間的相關系數(shù)為 ； Y 與 X2 之間的相關系數(shù)為 ， X1 與 X2 之間的相關系數(shù)為 偏回歸系數(shù) Y 與 X1 之間的偏相關系數(shù)為 ； Y 與 X2 之間的相關系數(shù)為 。 又 t1=*√ 7/√（ *） =＜ （α =，自由度 =7 時， t值） T2=*√ 7/√（ *） =＞ （α =，自由度 =7 時， t值） 即：工 人勞動日數(shù)與管理費用之間的偏相關系數(shù)不顯著；機器開工臺數(shù)與管理費用之間的偏相關系數(shù)是顯著的。 第 22 頁；共 23 頁 應用統(tǒng)計學實驗報告 實驗上機總結(jié)： 學會如何讓運用軟件進行一元與二元方程回歸分析的計算； 通過提出假設，了解如何通過計算數(shù)據(jù)進行系數(shù)顯著性判斷和檢驗；并對方程的擬合優(yōu)度和相關性進行判斷 根據(jù)回歸結(jié)果很好的預測，并在給出置信度的情況下對總體均值和個體值進行預測。 實驗上機成績： 評閱老師： 評閱時間： 第 23 頁；共 23 頁