統(tǒng)計學spss課后題答案(參考版)
2025-06-27 04:11本頁面
【正文】 Kendall W=，接近與0，認為5種廣告方案的得分無顯著差異，即評價者的評價標準不一致。秩生產線N秩均值次品數(shù)生產線A6生產線B7生產線C7生產線D6總數(shù)26檢驗統(tǒng)計量a,b次品數(shù)卡方df3漸近顯著性.005a. Kruskal Wallis 檢驗b. 分組變量: 生產線8. ①首先提出檢驗假設：原假設：5種廣告方案的得分無顯著差異，即專家的評價標準不一致；備擇假設：5種廣告方案的得分有顯著差異，即專家的評價標準一致。b. Wilcoxon 帶符號秩檢驗7. ①首先提出檢驗假設：原假設：4條生產線生產產品的質量無顯著差異；備擇假設：4條生產線生產產品的質量有顯著差異。②采用非參數(shù)檢驗之兩個相關樣本的檢驗，通過SPSS操作得到如下圖表，由表可知，Z值=，P=，所以不拒絕原假設，認為廣告宣傳前后的月銷售量無顯著差異。②采用非參數(shù)檢驗之多個獨立樣本的檢驗，通過SPSS操作得到如下圖表，由表可知，P=0，所以拒絕原假設，認為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)分公司銷售額有顯著差異。b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計算得到。②采用非參數(shù)檢驗之單樣本KS檢驗，通過SPSS操作得到如下圖表，由表可知，P=，所以不拒絕原假設，認為呼叫次數(shù)服從泊松分布。②采用非參數(shù)檢驗之游程檢驗，通過SPSS操作得到如下圖表，由表可知，值=，值=，則，不拒絕原假設，認為24個學生家庭收入部分排列呈隨機分布。二項式檢驗類別N觀察比例檢驗比例漸近顯著性(雙側)性別組 1男75.60.50.031a組 2女50.40總數(shù)125a. 基于 Z 近似值。2. ①首先提出檢驗假設：原假設：本地出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例無顯著差異；備擇假設：本地出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例有顯著差異。文化程度觀察數(shù)期望數(shù)殘差研究生及以上23大學本科61大專40.0高中/中專51初中及以下25總數(shù)200檢驗統(tǒng)計量文化程度卡方df4漸近顯著性.000a. 0 個單元 (.0%) 具有小于 5 的期望頻率。由表可知，=，自由度（df）為4，值為0。b. 因變量: 上市首日收益率系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計量B標準 誤差試用版容差VIF1(常量).823.219流通股比例.203.845.411.819深成指.000.000.363.221.584換手率.915.297.284.659a. 因變量: 上市首日收益率 第十章（一）思考題 略（二）操作題1. ①首先提出檢驗假設：原假設：五種不同文化程度者被抽中的概率一樣；備擇假設：五種不同文化程度者被抽中的概率不一樣。模型匯總b模型RR 方調整 R 方標準 估計的誤差DurbinWatson1.540a.291.150.3343603a. 預測變量: (常量), 換手率, 流通股比例, 深成指。b. 因變量: 月薪（元）系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計量B標準 誤差試用版容差VIF1(常量).000工齡（年）.158.149.878性別.877.000.878a. 因變量: 月薪（元）4. 。模型匯總b模型RR 方調整 R 方標準 估計的誤差DurbinWatson1.943a.890.872a. 預測變量: (常量), 性別, 工齡（年）。觀察容差和VIF可知，回歸模型不存在多重共線性。不拒絕原假設，認為工齡對收入沒有顯著影響。建立二元線性回歸模型，其中是虛擬變量，=0代表女性；=1代表男性。b. 因變量: 城市人均居住使用面積(平方米)Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差32總計33a. 預測變量: (常量), 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)。若2012年的城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入是35000元，將35000代入回歸方程。顯著性水平為0，拒絕原假設，認為自變量對因變量的影響是顯著的。相關性城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)城市人均居住使用面積(平方米)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)Pearson 相關性1.985**顯著性（雙側）.000N3434城市人均居住使用面積(平方米)Pearson 相關性.985**1顯著性（雙側）.000N3434**. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。由圖可知，北京城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(元)與城市人均居住使用面積(平方米)之間應該存在顯著正線性關系。b. 因變量: 需求量Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差12總計13a. 預測變量: (常量), 價格。若16期的產品定價是4800元，將4800代入回歸方程，得到銷售量是62。顯著性水平為0，拒絕原假設，認為自變量對因變量的影響是顯著的。相關性需求量價格需求量Pearson 相關性1**顯著性（雙側）.000N1414價格Pearson 相關性**1顯著性（雙側）.000N1414**. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。由圖可知，價格與需求量之間應該存在線性關系。 主體間效應的檢驗因變量:滿意度打分源III 型平方和df均方FSig.校正模型8.030截距1.000year2.003occup2.123year * occup4.333.333.849誤差9總計18校正的總計17a. R 方 = .775（調整 R 方 = .575） 第九章（一）思考題 略（二）操作題1. 。：不同工作年限的銷售量平均數(shù)有顯著差異；：不同職位下的銷售量平均數(shù)有顯著差異；：工作年限和職位之間對滿意度有交互作用。主體間效應的檢驗因變量:銷售量源
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1