【正文】 。 Kendalｌ協(xié)同系數(shù)四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分 析 :通過上表可知 ,Ｋ enｄ alｌ’ｓ W＝ 0。原假設(shè)為各個(gè)考官得評(píng)分不一致 ,運(yùn)用分析＞非參數(shù)檢驗(yàn)〉 K 個(gè)相關(guān)樣本進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 N５ Kenｄａ llＷａ 。值為０、 015,小于 0。 ｂ .分組變量 :班級(jí)四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :通過上表可知 ,X^2＝ 9。 0 個(gè)單元 (.0％ )具有小于 5 得期望頻率。原假設(shè)為三個(gè)班級(jí)成績(jī)得中位值沒有顯著差異。為 ,大于 ,不應(yīng)該拒絕原假設(shè) ,可以得出工廠規(guī)模與信息傳遞無關(guān)。 沒有對(duì)結(jié)進(jìn)行修正、 b。 0００ Z 2４ 6 漸近顯著性 (雙側(cè) )、 213 精確顯著性 [2＊ (單側(cè)顯著性 )］。 三、實(shí)驗(yàn)步驟 :兩獨(dú)立樣本得曼 — 惠特 尼Ｕ檢驗(yàn)。 0１ 7,小于 0、０ 5,拒絕原假設(shè) ,可以認(rèn)為這個(gè)地方出生嬰兒得性別比例與通常得男女性別比例不同 ,男嬰要多于女嬰。 四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :通過上表可知 ,40名嬰兒中男嬰 28名 ,占 7０％ ,女嬰１ 2 名 ,占 30％。 0１ 7ａ 組 2 女 總數(shù) 40１。 000二項(xiàng)式進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :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) )嬰兒性別組 1 男 28。 N５ 00５ 00＊＊、在置信度 (雙測(cè) )為 時(shí) ,相關(guān)性就是顯著得、四實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :通過上表可以瞧出 ,Ｋ endａ lｌ’ staｕ _b＝ 0、 594,對(duì)應(yīng)得 Sig。 000 Ｎ 500５０ 0子輩文化程度相關(guān)系數(shù)、 594＊＊ ０ 00Sｉ g。０ ＊＊ Sig、 (雙側(cè) )。原假設(shè)為子輩文化與父輩文化之間不存在著等級(jí)相關(guān)。０６ ,Ｓ ig.= 00〈０ .０５ ,所以 ,地區(qū)與日期得交互作用對(duì)銷售量有影響。＝ 0。 82８ (調(diào)整得 R 平方 =.７ 51)四、結(jié)果分析 :通過上表可以瞧出 ,地區(qū)對(duì)應(yīng)得 F=2。 74１ 26 a。 1481９、 06０ . 錯(cuò)誤 1６ 66666 667１８ 9２ 5９ 2５、9２ 6 總計(jì) 90８ 00０ 00０。０ 2 地區(qū)＊日期７０ 5925９２。 080。 2５ 91811２ 59２ 5 25987６ .。 8 0０ 0。 05,所以 ,總體方差相等 ,接著瞧方差分析得檢驗(yàn)結(jié)果 :主旨間效果檢定因變數(shù) : 銷售量 來源第 IIＩ類平方與 df 平均值平方 F 顯著性局部 Etａ方形修正得模型 80074074。 設(shè)計(jì) :截距＋地區(qū) +日期＋地區(qū)＊日期通過上表可以瞧出 ,Siｇ。 常態(tài)檢定 KolmogorovSmirnova ShapiroWilk 統(tǒng)計(jì)資料 df 顯著性統(tǒng)計(jì)資料 df 顯著性方案 A、142 200* 、 941 561 方案 B、 261 05 882 137*、這就是 true顯著得下限。首先進(jìn)行總體方差就是否相等得方差齊性檢驗(yàn)。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告４ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握方差分析方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :利用多因素方差分析方法 ,分析不同地區(qū)與不同日期對(duì)該商品得銷售量就是否產(chǎn)生了顯著影響？地區(qū)與日期就是否對(duì)該商品得銷售產(chǎn)生了交互影響。０ 5,表明數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布、滿足配對(duì)樣本 t 檢驗(yàn)得前提假定條件 ,然后利用分析＞比較平均值〉配對(duì)樣本 t檢驗(yàn)進(jìn)行分析 ,結(jié)果如下 :成對(duì)樣本檢定 程對(duì)差異數(shù) Tdf顯著性 (雙尾 )平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤平均值 95%差異數(shù)得信賴區(qū)間下限上限對(duì)組１方案 A— 方案Ｂ — ５、 000１ 3３33。 d、基於卡方近似值 ,可以認(rèn)為車間同廠長(zhǎng)得滿意情況就是相關(guān)得 ,相關(guān)得τ系數(shù)為０ .０ 6７實(shí)驗(yàn)報(bào)告３ 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)方法得操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :上面得數(shù)據(jù)就是否證明了先參加實(shí)踐對(duì)提高平均測(cè)試分?jǐn)?shù)得效果顯著三、實(shí)驗(yàn)步驟 :用配對(duì)樣本 t 檢驗(yàn) ,原假設(shè)為方案 A 與方案 B 對(duì)平均測(cè)試得成績(jī)不存在差異。 b、正在使用具有虛無假設(shè)得漸近標(biāo)準(zhǔn)誤。 只針對(duì)２ x2表格進(jìn)行計(jì)算 四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 :此數(shù)據(jù)為 2＊ 2 列聯(lián)表 ,且 n＞ 40,因此用連續(xù)校正卡方檢驗(yàn)得值 Contiｎ uｉｔｙＣ orreｃｔ ion 為 20,對(duì)應(yīng)得Siｇ、值為０。 26７１、０ 2２ 有效觀察值個(gè)數(shù) 8０ a、 0 資料格 (％ )預(yù)期計(jì)數(shù)小於 預(yù)期得計(jì)數(shù)下限為 。 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 22 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?:掌握列聯(lián)表 (定類變量與定類變量 )基本操作二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 :１、 A、 B車間對(duì)廠長(zhǎng)得滿意程度就是否有顯著差異 如果有計(jì)算τ系數(shù)三、實(shí)驗(yàn)步驟 :首先建立數(shù)據(jù)庫(kù)錄入數(shù)據(jù) ,然后運(yùn)用分析〉描述性統(tǒng)計(jì)〉交叉表格進(jìn)行列聯(lián)表分析 ,做卡方檢驗(yàn) ,結(jié)果如下 :車間 **對(duì)廠長(zhǎng)得滿意度 交叉列表計(jì)數(shù) 對(duì)廠長(zhǎng)得滿意度總計(jì)滿意不滿意車間車間 A３ 01０ 40車間 B202０４ 0 總計(jì) 503080卡方測(cè)試 數(shù)值 df 漸近顯著性 (2 端 )精確顯著性 (２端 )精確顯著性 (1 端 )皮爾森 (Peａ rｓ oｎ )卡方 ３ 3３ a 021 持續(xù)更正ｂ ３２０１。 對(duì)４ 0 個(gè)企業(yè)分組后先進(jìn)企業(yè)占總體比重 2５ %良好企業(yè)占總體比重２ ％一般企業(yè)占總體比重 ％落后企業(yè)占總體比重 22。值為０。 0標(biāo)準(zhǔn)差為１ 5。5 落后企業(yè) 92２。 5５ 5。 00 1５ . 0 Ｓ teｍ widtｈ : 10 Eachleaf: 1casｅ (s)分組 次數(shù)百分比有效得百分比累積百分比有效先進(jìn)企業(yè) 112７、 5２ ２ 7。 257 00 １０ . ０ 334５ 578８ 0 1 ００ 1２、 0003５６７ ５ .00 13. ０ 56７ 8 2。 a、 Lilliefoｒ s顯著更正產(chǎn)品銷售額 Stｅ m－ aｎ dLeafPloｔ Ｆ rｅ quｅ ncy Stｅ mamp。 37４峰度 — 、 316。 5０ 變異數(shù) 2３ 標(biāo)準(zhǔn)偏差 1４３ 1 最小值 87 最大值 150 範(fàn)圍６３ 內(nèi)四分位距 21 偏斜度。０ 1 5％修整得平均值 1１ 5。利用分析＞描述性統(tǒng)計(jì)〉探索 ,結(jié)果如下 :描述性統(tǒng)計(jì)資料 統(tǒng)計(jì)資料標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤產(chǎn)品銷售額平均數(shù) 1１６、 082。 按規(guī)定 :銷售收入在 125 萬元以上為先進(jìn)企業(yè) ,１ 1５～ 1２ 5萬元為良好企業(yè) ,１０５ ~115萬元為一般企業(yè) ,1０ 5萬元以下為落后企業(yè) ,按先進(jìn)企業(yè)、良好企業(yè)、一般企業(yè)、落后企業(yè)進(jìn)行分組 ,編制百分比分布統(tǒng)計(jì)表。 第三題：完成 P283，例題 93，畫出外出就餐和年份的散點(diǎn)圖，利用復(fù)合函數(shù)，指數(shù)函數(shù)和三次函數(shù)進(jìn)行擬合，選擇最好的擬合模型，寫出曲線方程，并對(duì)之后兩年年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 第一題：利用外來工數(shù)據(jù)，使用多因素方差分析研究教育程度和月收入對(duì)家庭花費(fèi) (V2_2c)， （ 1）說明兩個(gè)因素的影響是否顯著，有沒有顯著的交互作用； （ 2）如果因素影響 顯著而交互作用不顯著，建立非飽和模型，并利用多重比較比較（ snk）各因素水平的高低； 第二題：應(yīng)用 數(shù)據(jù)，研究固體垃圾排放量與賓館、餐飲業(yè)用地、零售業(yè)用地、運(yùn)輸、批發(fā)企業(yè)用地、金屬制造業(yè)用地、工業(yè)企業(yè)用地的關(guān)系。 表 （十） 銷售價(jià)格和銷售額的偏相關(guān)分析結(jié)果 控制變數(shù) 家庭收入銷售價(jià)格 相關(guān)顯著性（雙尾） df 銷售額 相關(guān)顯著性（雙尾） df 銷售價(jià)格 銷售額 由表 （十）可知，在家庭收入作為控制變量的條件下，銷售價(jià)格和銷售額的偏相關(guān)系數(shù)為 ，呈較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，高于簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。因此，當(dāng)顯著性水平α為 時(shí)，應(yīng)拒絕相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的原假設(shè) ，認(rèn)為兩總體不是零相關(guān)。 表 （九） 銷售額 *銷售價(jià)格相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果 銷售額皮爾森 (Pearson)相關(guān)顯著性（雙尾） N 銷售價(jià)格皮爾森 (Pearson)相關(guān)顯著性（雙尾） N