【正文】 Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl + + + + + 數(shù)據(jù)方向箭頭 s 6 47 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 輸入規(guī)則數(shù)據(jù) 步驟三 、 輸入規(guī)則數(shù)據(jù) 一般是在數(shù)據(jù)窗口中通過鍵盤輸入數(shù)據(jù) ， 但是當(dāng)數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則時(shí) ，還有一個(gè)簡便的辦法輸入 。 現(xiàn)在要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的變量來標(biāo)明所測數(shù)據(jù)值是來自于土壤肥沃、排水系統(tǒng)好的地方（記為 1）還是來自于干燥多沙的地方（記為 2）。 這個(gè)新的變量叫做 Site，將包含 10個(gè)“ 1” ，然后是 10個(gè)“ 2” 。 Calc ? Make Patterned Data ? Simple Set of Ｎ umbers。 ：在 Store patterned data in 中輸入 Site 。 Minitab 自動(dòng)分配一個(gè)新的變量給第一個(gè)空列。在這里是 C4。 ，在 From first value 中輸入 1，在 To last value 中輸入 2 。 4. 既然有 10個(gè) 1和 10個(gè) 2， 在 List each value 中 ， 輸入 10 ， 然后點(diǎn)擊 OK 。新生成的數(shù)據(jù)如下： s 6 48 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 描述性統(tǒng)計(jì)計(jì)算 步驟四 、 描述性統(tǒng)計(jì)計(jì)算 Minitab提供了許多基本統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 ， 例如描述性統(tǒng)計(jì) 、 t檢驗(yàn) 、z檢驗(yàn)以及相關(guān)性 。 對于兩個(gè)不同地方的樹，應(yīng)當(dāng)分別生成統(tǒng)計(jì)表對三個(gè)變量 Diameter、Height 和 Weight 進(jìn)行說明。 Stat ? Basic Statistics ? Display Descriptive Statistics。 ， 點(diǎn)擊 Diameter 然后拖曳鼠標(biāo)使 Diameter、Height、 Weight 高亮度顯示 ， 然后點(diǎn)擊 Select 。 By variable， 輸入 Site。 通過 Minitab 對不同地方的樹在直徑 、 高度 、 重量上分別生成統(tǒng)計(jì)結(jié)果 。 Graphs。 5. 選中 Boxplot of data， 然后點(diǎn)擊 OK兩次 。 s 6 49 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 描述性統(tǒng)計(jì)計(jì)算 Descriptive Statistics: Diameter, Height, Weight by site Variable site N Mean Median TrMean StDev Diameter 1 10 2 10 Height 1 10 2 10 Weight 1 10 2 10 Variable site SE Mean Minimum Maximum Q1 Q3 Diameter 1 2 Height 1 2 Weight 1 2 從盒式圖 (boxplot)可以判斷出 ， 地方 2的樹比地方 1的樹大 。 會(huì)話窗口的文本輸出包含以下信息： 在地方 2三個(gè)變量都顯示出比較大的平均值和中央值 。 而且 ， 變量 Weight相對其尺寸來說有一個(gè)比較大的標(biāo)準(zhǔn)偏差 。 在地方 2， 最小重量只有 值是 ， 這表明一部分白楊樹生長得很好 ， 可是其他的僅僅只是活著而已 。 2 1 5 4 3 2 1 site D i a m e t e r Boxplots of Diameter by site 2 1 site W e i g h t Boxplots of Weight by site 2 1 6 5 4 3 2 site H e i g h t Boxplots of Height by site s 6 50 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 算術(shù)運(yùn)算 步驟五 、 進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算 現(xiàn)在的任務(wù)是估計(jì)樹的重量。根據(jù)以前的工作，研究人員發(fā)現(xiàn)樹的重量和直徑平方與高度之積有關(guān)。手頭有直徑和高度的數(shù)據(jù)，利用計(jì)數(shù)器計(jì)算新的變量。計(jì)數(shù)器將輸入的方程式結(jié)果計(jì)算出來并保存于指定的變量。 1. 選擇 Calc ? Calculator。 2. 將新的變量命名為 D2H，表示直徑的平方與高之積。在 Store result in variable 中，輸入 D2H . 3. 在 Expression中，鍵入 C1**2*C2 ，點(diǎn)擊 OK 。 計(jì)算結(jié)果顯示如下： s 6 51 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 生成散點(diǎn)圖 步驟六、生成散點(diǎn)圖 研究人員得出在重量與 D2H之間存在一種關(guān)系。通過散點(diǎn)圖，可以驗(yàn)證這一點(diǎn)。 1. 選擇 Graph ? Plot。 2. 在 Y 中，輸入 Weight . 3. 在 X 中，輸入 D2H 然后點(diǎn)擊 OK 。 100 50 0 D2H W e i g h t 圖形窗口輸出結(jié)果： 由此可以看出， Weight和 D2H之間存在正的線性關(guān)系，也就是說， D2H增加的話， Weight也同樣增加。圖上出現(xiàn)了一個(gè)不正常點(diǎn)：有一棵樹只有很小的重量，但 D2H值卻相當(dāng)高?，F(xiàn)在將其忽略，但以后還得進(jìn)一步檢查。下一步是計(jì)算這二者的相關(guān)性并且將其量化。 不規(guī)則點(diǎn) s 6 52 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 計(jì)算相關(guān)系數(shù) 步驟七、計(jì)算相關(guān)系數(shù) 從散點(diǎn)圖知隨著 D2H增長， WEIGHT也同樣增長，現(xiàn)在通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)找出這兩個(gè)變量的具體關(guān)聯(lián)性。 1. 選擇 Stat ? Basic Statistics ? Correlation. 2. 在 Variables 中，輸入 Weight 和 D2H，點(diǎn)擊 OK 。 會(huì)話窗口輸出 ： Pearson correlation of Weight and D2H = PValue = 相關(guān)系數(shù)是兩個(gè)變量之間線性關(guān)系的度量 ， 其值介于 1和 +1之間 ， 此處 ， 相關(guān)系數(shù)為正的 ， 接近于 1， 從而把散點(diǎn)圖中所表示的關(guān)系量化了 。 說明變量 WEIGHT和 D2H 之間存在很強(qiáng)的線性關(guān)系 。 s 6 53 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 第六章 做一個(gè)簡單分析 s 6 54 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 背景 賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究者們種植了成百上千的白楊樹并且在一系列受控條件下讓其生長 .三年后 ,抽取一批為樣本 ， 以厘米為單位測量其直徑 、 以米為單位測量其高度 、 千克為單位稱其干重 。 前面知道 ， 在干重與 D2H之間存在相近的關(guān)系 。 但是到底是一種怎樣的關(guān)系呢 ？ 這些快速生長 、 質(zhì)地堅(jiān)硬的樹 ， 將來某一天也許會(huì)作為燃料或者化學(xué)物質(zhì)的一種選擇 。 作為數(shù)據(jù)分析員 ， 知道了直徑和高度的測量值之后 ， 能否可靠的預(yù)測出樹的產(chǎn)量 。 步驟一 . 打開文件 。 步驟二 . 做一個(gè)簡單的回歸分析 在上一個(gè)示例結(jié)尾 ， 我們知道隨著 D2H增加 ， Weight也增加 。 由 D2H的值預(yù)測 Weight的一種方法是使用簡單的回歸命令 。 Stat ? Regression ? Regression Response 中 ， 輸入 Weight。 Predictors 中 ， 輸入 D2H。 不妨還做一系列殘差分析圖 ， 以便找出潛在的問題 。 Graphs。 s 6 55 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 5. 在 Residuals for Plots下，點(diǎn)擊 Standardized。 6. 在 Residuals Plots ，點(diǎn)擊 Histogram of residuals 和 Normal plot of residuals。 7. 在 Residuals versus the variables下，輸入 D2H。 8. 點(diǎn)擊 OK 兩次。 Minitab便顯示會(huì)話窗口中的文本、三個(gè)圖形。 s 6 56 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… Regression Analysis The regression equation is Weight = + D2H Predictor Coef StDev T P Constant D2H S = RSq = % RSq(adj) = % Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 Residual Error 18 Total 19 Unusual Observations Obs D2H Weight Fit StDev Fit Residual St Resid 12 126 X 15 74 R denotes an observation with a large standardized residual X denotes an observation whose X value gives it large influence. 4 3 2 1 0 1051015Standardized ResidualFrequencyHistogram of the Residuals(response is Weight)s 6 57 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 4 3 2 1 0 121012Normal ScoreStandardized ResidualNormal Probability Plot of the Residuals(response is Weight)0 50 100432101D2HStandardized ResidualResiduals Versus D2H(response is Weight) Minitab 顯示了兩個(gè)不規(guī)則的數(shù)據(jù)（ 12行和 15行），進(jìn)一步分析之前，首先要檢查 12行和 15行是否包含了有效的數(shù)據(jù)。 不規(guī)則點(diǎn) s 6 58 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 步驟三 、編輯數(shù)據(jù) Ctrl+D 。 Editor? Go To。 Enter column number or name 中，輸入 WEIGHT Enter row number 中，輸入 12，點(diǎn)擊 OK。在數(shù)據(jù)窗口中，光標(biāo)置于 12行 weight 單元格。 可以看出， Weight 和 D2H看上去顯得相當(dāng)大，然后再檢查原始記錄，發(fā)現(xiàn)12號樹生長很好，說明此數(shù)據(jù)正確。按照同樣的方法，找到第 15行。檢查原始記錄，發(fā)現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，不是 ，而是 。 s 6 59 學(xué)無止境，轉(zhuǎn)載 …… 簡單的重復(fù)一下前面的菜單選擇。 1. 首先關(guān)閉所有圖形窗口。