【正文】 解： （1）用Excel輸入Y和X數(shù)據(jù)，生成和的數(shù)據(jù)，用Y對X、回歸，估計參數(shù)結(jié)果為 t=() () () () （2）檢驗參數(shù)的顯著性：當取時，查t分布表得，與t統(tǒng)計量對比，除了截距項外，各回歸系數(shù)對應的t統(tǒng)。：離差來源 平方和（） 自由度（） 平方和的均值（）來自回歸（） 65965 來自殘差（） 總離差（） 66042 14 （1） 該回歸分析中樣本容量是多少？（2） 計算；（3） 和的自由度是多少？（4） 計算可決系數(shù)和修正的可決系數(shù)；（5） 怎樣檢驗和對是否有顯著影響？根據(jù)以上信息能否確定和各自對的貢獻為多少？解：（1）該回歸分析中樣本容量是14+1=15（2）計算RSS=6604265965=77 ESS的自由度為k1=2，RSS的自由度 nk=153=12（3）計算：可決系數(shù) 修正的可決系數(shù) （4）檢驗X2和X3對Y是否有顯著影響 (5) F統(tǒng)計量遠比F臨界值大，說明X2和X3聯(lián)合起來對Y有顯著影響，但并不能確定X2和X3各自對Y的貢獻為多少。解： 由Excel回歸輸出的結(jié)果可以看出：（1）回歸結(jié)果為 （2）由Excel的計算結(jié)果已知： 對應的 t 、 ,其絕對值均大于臨界值 ,所以各個自變量都對Y有明顯影響。[利用Excel的統(tǒng)計函數(shù)“CORREL”計算得到相關系數(shù)r= －，屬于高度負相關]（3）求投訴率依賴航班正點率的估計的回歸方程設投訴率為Y，航班正點率為X 建立回歸方程 解法一：應用Excel函數(shù)計算：應用統(tǒng)計函數(shù)“SLOPE”計算直線斜率為：=－應用統(tǒng)計函數(shù)“INTERCEPT”計算直線與y軸的截距為：= 解法二：應用Excel列表計算：作出Excel運算表格如下：航空公司名稱航班正點率（%）投訴率（次/10萬名乘客）x2xyxy西南(Southwest)航空公司大陸(Continental)航空公司西北(Northwest)航空公司美國(US Airways)航空公司聯(lián)合(United)航空公司美洲(American)航空公司德爾塔（Delta）航空公司美國西部(Americawest)航空公司環(huán)球(TWA)航空公司合 計得回歸系數(shù)為： = = — 初始值 = = =于是得回歸方程為 （4）參數(shù)的經(jīng)濟意義是：航班正點率每提高一個百分點，相應的投訴率（次/10萬名乘客）。航班正點到達的比率和每10萬名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下： 航空公司名稱航班正點率（%）投訴率（次/10萬名乘客）西南(Southwest)航空公司81．80．21大陸(Continental)航空公司76．60．58西北(Northwest)航空公司76．60．85美國(US Airways)航空公司75．70．68聯(lián)合(United)航空公司73．80．74美洲(American)航空公司72．20．93德爾塔（Delta）航空公司71．20．72美國西部(Americawest)航空公司70．81．22環(huán)球(TWA)航空公司68．51．25(1)畫出這些數(shù)據(jù)的散點圖；(2)根據(jù)散點圖。這時即在選定的單元格中出現(xiàn)直線斜率的計算結(jié)果 于是，回歸方程為 （2）參數(shù)的經(jīng)濟意義是：當每股帳面價值增加1元時。⑵應用統(tǒng)計函數(shù)“INTERCEPT”計算直線與y軸的截距——直線起點值：(截距intercept即在的顯著性水平下，可以認為人均GDP與第一產(chǎn)業(yè)中就業(yè)比例有一定的線性相關性。即是說，在的顯著性水平下不能認為人均GDP與第一產(chǎn)業(yè)中就業(yè)比例有顯著的線性相關性。相關系數(shù)檢驗：(免)在總體相關系數(shù)的原假設下，計算t統(tǒng)計量：查t分布表，自由度為312=29，當顯著性水平取時，=；當顯著性水平取時，=。這時即在第②步驟中所選擇的單元格中出現(xiàn)相關系數(shù)的計算結(jié)果。 【例83】,試分析各省市人均GDP與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例的相關性，并對其顯著性作統(tǒng)計檢驗。P500收益率的相關程度屬于高度正相關。）這時即在第②步驟中所選擇的單元格中出現(xiàn)相關系數(shù)的計算結(jié)果。P500收益率”數(shù)據(jù)，然后點擊“確定”。P500收益率為y，將已知表格復制到Excel中， 列出計算xxy、y2及其合計數(shù)的欄目并進行計算，得結(jié)果如下：（利用Excel計算進行表格計算的方法類似于標準差的Excel計算）年份DJIA收益率（%）Samp。P500收益率（%）19881993198919941990－－19951991199619921997計算兩種指數(shù)收益率的相關系數(shù)，分析其相關程度。P500）1988年至1997年對應股票的收益率資料：年份DJIA收益率（%）Samp。(或)，不能拒絕原假設。 (或)，拒絕原假設。 (或)，不能拒絕原假設。 有5種不同品種的種子和4種不同的施肥方案，在20快同樣面積的土地上，分別采用5種種子和4種施肥方案搭配進行試驗，取得的收獲量數(shù)據(jù)如下表：(或)，拒絕原假設。，拒絕原假設；，不能拒絕原假設；，拒絕原假設。 （1）檢驗結(jié)果如下：t檢驗: 雙樣本等方差假設　變量 1變量 2平均方差觀測值2020合并方差假設平均差0df38t StatP(T=t) 單尾t 單尾臨界P(T=t) 雙尾t 雙尾臨界　t檢驗: 雙樣本異方差假設　變量 1變量 2平均方差觀測值2020假設平均差0df37t StatP(T=t) 單尾t 單尾臨界P(T=t) 雙尾t 雙尾臨界　（2）方差檢驗結(jié)果如下：F檢驗 雙樣本方差分析　變量 1變量 2平均方差觀測值2020df1919FP(F=f) 單尾F 單尾臨界第7章 方差分析與試驗設計——練習題(全免) (或)，不能拒絕原假設。 ＝，拒絕。 ＝，拒絕。 ＝，拒絕。 ＝，拒絕。 （1）第一類錯誤是該供應商提供的這批炸土豆片的平均重量的確大于等于60克，但檢驗結(jié)果卻提供證據(jù)支持店方傾向于認為其重量少于60克；（2）第二類錯誤是該供應商提供的這批炸土豆片的平均重量其實少于60克，但檢驗結(jié)果卻沒有提供足夠的證據(jù)支持店方發(fā)現(xiàn)這一點，從而拒收這批產(chǎn)品；（3）連鎖店的顧客們自然看重第二類錯誤，而供應商更看重第一類錯誤。 ＝“某一品種的小雞因為同類相殘而導致的死亡率”。 ，允許誤差，相應的置信水平為95%，估計兩個總體比率之差時所需的樣本容量為多大？解： 769。根據(jù)過去的經(jīng)驗，標準差大約為120元，現(xiàn)要求以95%的置信水平估計每個購物金額的置信區(qū)間，并要求允許誤差不超過20元，應抽取多少個顧客作為樣本？解：已知總體標準差=120，由置信水平1α=95%，得置信度=，允許誤差E≤ 20即由允許誤差公式 E=整理得到樣本容量n的計算公式： n=≥=由于計算結(jié)果大于47，故為保證使“≥”成立，至少應取139個顧客作為樣本。如果要求95%的置信區(qū)間，若要求允許誤差不超過4%，應抽取多大的樣本？解：已知總體比率=2%=，由置信水平1α=95%，得置信度=，允許誤差E≤ 4%即由允許誤差公式 E=整理得到樣本容量n的計算公式：n===≥= 由于計算結(jié)果大于47，故為保證使“≥”成立，至少應取48個單位的樣本。解：（,）。當方差較大時，需要對共需進行改進以減小方差。%。解：（1）10%177。，來自總體1的樣本比率為，來自總體2的樣本比率為。：配對號來自總體A的樣本來自總體B的樣本1202573106485（1）計算A與B各對觀察值之差，再利用得出的差值計算和；（2）設和分別為總體A和總體B的均值，構(gòu)造95%的置信區(qū)間。；（4）2177。；（2）2177。，它們的均值和標準差如下表：來自總體1的樣本來自總體2的樣本（1）設，求95%的置信區(qū)間；（2）設，求95%的置信區(qū)間；（3）設，求95%的置信區(qū)間；（4）設，求95%的置信區(qū)間；（5）設，求95%的置信區(qū)間。，它們的均值和標準差如下表：來自總體1的樣本來自總體2的樣本（1） 求90%的置信區(qū)間；（2） 求95%的置信區(qū)間。%=可知，置信水平為95%時，總體中贊成該項改革的戶數(shù)比率的置信區(qū)間為（%,%）。采取重復抽樣方法隨機抽取了50戶，其中有32戶贊成，18戶反對。%=可知，當置信水平為95%時，擁有該品牌電視機的家庭總體比率的置信區(qū)間為；（%，%）。%=可知，當置信水平為90%時，擁有該品牌電視機的家庭總體比率的置信區(qū)間為（%，%）。求總體比率的置信區(qū)間，置信水平分別為90%和95%。●6. 在一項家電市場調(diào)查中，隨機抽取了200個居民戶，調(diào)查他們是否擁有某一品牌的電視機。，抽取了由16個人組成的一個隨機樣本，他們到單位的距離（公里）分別是： 10 3 14 8 6 9 12 11 7 5 10 15 9 16 13 2 求職工上班從家里到單位平均距離95%的置信區(qū)間。求總體均值95%的置信區(qū)間。= 可知，當置信水平為99%時，該校大學生平均上網(wǎng)時間的置信區(qū)間為（，）小時。= 可知，當置信水平為90%時，該校大學生平均上網(wǎng)時間的置信區(qū)間為（，）小時；② 置信水平為95%時：由雙側(cè)正態(tài)分布的置信水平1－=95%，得 =， 計算得此時總體均值的置信區(qū)間為=177。解：⑴計算樣本均值：將上表數(shù)據(jù)復制到Excel表中，并整理成一列，點擊最后數(shù)據(jù)下面空格，選擇自動求平均值，回車，得到=，⑵計算樣本方差s：刪除Excel表中的平均值，點擊自動求值→其它函數(shù)→STDEV→選定計算數(shù)據(jù)列→確定→確定，得到s= 也可以利用Excel進行列表計算：選定整理成一列的第一行數(shù)據(jù)的鄰列的單元格，輸入“＝()^2”，回車，即得到各數(shù)據(jù)的離差平方，在最下行求總和，得到： =再對總和除以n1=35后，求平方根，即為樣本方差的值s===。=可知，如果樣本均值為120元，總體均值95%的置信區(qū)間為（，）元。假如有兩個連續(xù)的數(shù)據(jù)點落在警戒限之外，則這個過程一定是失控的（蒙哥馬利，1991年）。為了改進控制圖的敏感性，有時將警戒線與控制極限一起畫在圖上。1 若公司仍想將控制極限度設在與均值的上下距離相等之處，并且仍計劃在每小時的樣本中使用個觀察值，則控制極限應該設定在哪里？2 假設a部分中的控制極限已付諸實施，但是公司不知道，現(xiàn)在是3%（而不是2%）。1 假設則上下控制極限應距離多么遠？2 假如這個過程是在控制中，則落在控制極限之外的概率是多少？3 假設抽取樣本之前，過程均值移動到，則由樣本得出這個過程失控的（正確的）結(jié)論的概率是多少？解：a. b. c. . 。假如落在界限的外面，則有充分的理由說明目前存在變化的特殊原因，這個過程一定是失控的。假設這個過程是在統(tǒng)計控制中的，則的分布將具有過程的均值，標準差具有過程的標準差除以樣本容量的平方根。通常的做法是將產(chǎn)品質(zhì)量的特征繪制到控制圖上，然后觀察這些數(shù)值隨時間如何變動。假如隨機變化太大，則管理部門不能接受，但只要消除變化的共同原因，便可減少變化（Deming,1982,1986。一個去除了質(zhì)量變化的所有特殊原因的生產(chǎn)過程被稱為是穩(wěn)定的或者是在統(tǒng)計控制中的。在這種情況下的抽樣分布是什么？當具有這種分布時，則≤830牛頓的概率是多少？解： a. 正態(tài) b. 約等于0 c. 不正常 d. 正態(tài), 10. 在任何生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品質(zhì)量的波動都是不可避免的。她假設這個過程的標準差是固定的，但是擔心級別均值可能已經(jīng)發(fā)生變化。國際擊劍管理組織（FIE）希望這些夾克的最低級別不小于800牛頓。解：a. 增加 b. 減少9. 某制造商為擊劍運動員生產(chǎn)安全夾克，這些夾克是以劍鋒刺入其中時所需的最小力量（以牛頓為單位）來定級的。投資者的每月收益率的方差是，它是投資者所面臨風險的一個度量。每一種股票月收益率的均值為，標準差?，F(xiàn)考慮這36袋奶粉所組成樣本的平均重量。每袋的平均重量標準為克、標準差為克。1 描述（樣本家庭平均每日