應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課后習(xí)題-閱讀頁(yè)
2025-01-25 11:40本頁(yè)面
【正文】 27 24 31 46 38 29 以后 30 27 26 35 33 35 32 64 51 43 ，用 SPSS 的獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)?zāi)K，做兩均值是否相同的假設(shè)檢驗(yàn)。訓(xùn)練完成后，再對(duì)兩個(gè)組做記憶力測(cè)試。今年從服裝行業(yè)隨機(jī)抽取 168 個(gè)人的樣本，計(jì)算出平均收入為。隨著需求的增長(zhǎng)，感覺許多公司的規(guī)模都在擴(kuò)大，于是，隨機(jī)選取了 36個(gè)公司，計(jì)算出平均雇員規(guī)模為 。問(wèn)：該行業(yè)公司的平均規(guī)模明顯增大了嗎？ ，有 65%的男士和 55%的女士對(duì)該欄目表示歡迎。 單因素方差分析的數(shù)據(jù) 實(shí)驗(yàn)效果 方案 1 X11 X12 ? X1n1 方案 2 X21 X22 ? X2n2 ︰ ︰ ︰ ︰ ︰ 方案 s Xs1 Xs2 ? Xsns 表中 ， ni表示方案 t的實(shí)驗(yàn)個(gè)數(shù) 試述 單因素方差分析的基本做法。 3種類型廣告中那一種是最有效的。問(wèn)：若顯著性水平 =，取零假設(shè)“三類廣告的效果（響應(yīng)人數(shù)）沒有差別”成立嗎？ 廣告類型 類型 A 類型 B 類型 C 反響的人數(shù) 26 18 27 重復(fù) 41 30 34 36 19 47 47 25 29 33 26 33 23 32 7. 請(qǐng)選用數(shù)據(jù)盤中的恰當(dāng)數(shù)據(jù)文件，用 SPSS 的單因素方差分析模塊作單因素方差分析，特別注意 鍵的使用。 ，便利條件，客流量和規(guī)模相近的三個(gè)商店，按照如下三種方式發(fā)放贈(zèng)券（分別在三個(gè)不同的店實(shí)施）： A店每 100元發(fā) 5元贈(zèng)券， B店每500元發(fā)放 35元贈(zèng)券， C店每 1000元發(fā)放 100元贈(zèng)券。 檢驗(yàn)有什么問(wèn)題？ 無(wú)重復(fù)、雙因素方差分析的數(shù)據(jù) 因素 B1 因素 B2 ? 因素 Bn 因素 A1 X11 X12 ? X1n 因素 A2 X21 X22 ? X2n ︰ ︰ ︰ ︰ ︰ 因素 As Xs1 Xs2 ? Xsn 注： Xij表示 Ai和因素 Bj下的實(shí)驗(yàn)效果的觀察值 列出無(wú)重復(fù)雙因素方差分析的主要做法。 ，與無(wú)重復(fù)雙因素的方差分析的主要區(qū)別是什么？檢驗(yàn)的項(xiàng)目有何差異？ “有交互影響的雙因素模型構(gòu) 成表”，掌握有重復(fù)雙因素方差分析模型。 “廣告投入”（因素 A，兩個(gè)水平）和店內(nèi)“購(gòu)物贈(zèng)券”（因素 B，三個(gè)水平）對(duì)促銷的影響，選取交通，便利，客流和規(guī)模相近的 6 個(gè)同類商店，做了雙因素的每種組合重復(fù) 3 次（每次 6 天）的實(shí)驗(yàn)，所得數(shù)據(jù) 日銷售額（千元）的如下： 購(gòu)物贈(zèng)券（元 /百元） 5 10 15 店內(nèi)廣告 簡(jiǎn)易廣告 156 164 163 158 166 168 174 171 177 165 171 166 172 181 174 181 186 178 加強(qiáng)廣告 158 165 166 159 168 165 176 179 178 164 173 167 167 185 178 180 189 182 ，用 SPSS 的多因素方差分析模塊作雙因素方差分析。 7個(gè)省區(qū)人均 GDP（元）和建筑合同的價(jià)值（億元） 省區(qū) A B C D E F G 人均 GDP 10070 5509 10568 9588 3524 6019 6678 建筑合同 ① 計(jì)算兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù) ② 在 。 銷售額（億元） 流通費(fèi)用率（ %） ，設(shè)計(jì)了一套能力測(cè)驗(yàn)。 父親身高 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74 兒子身高 spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)（又稱秩相關(guān)、名次相關(guān)）的公式 ？ 與 spearman 相關(guān)系數(shù)顯著異于 0的顯著性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量是什么？ 0的顯著性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量是什么？ ？ 10名短跑運(yùn)動(dòng)員，測(cè)出 100米成績(jī)的名次和跳高的名次如下，問(wèn)這兩個(gè)名次相關(guān)嗎？ 100米名次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 跳高名次 4 3 1 5 2 7 10 8 9 6 ？ 10個(gè)國(guó)家的人均 GDP和農(nóng)業(yè) GDP占總 GDP的比重?cái)?shù)據(jù)如下表。D投入總和及高級(jí)工程師數(shù)的數(shù)據(jù)如下表。 上年獲得專利數(shù) 28 33 36 39 38 43 40 43 上三年 Ramp。D投入總和 3227 3334 2531 2808 3749 3637 2940 4380 高級(jí)工程師數(shù) 35 27 31 30 39 40 41 48 ，并坐顯著性檢驗(yàn) 漢堡名稱 漢堡 奶酪漢堡 1/4磅漢堡 奶酪 1/4磅漢堡 Big Mac 卡路里 270 320 430 530 530 有無(wú)奶酪 0 1 0 1 1 ，計(jì)算∮相關(guān)系數(shù)，并做顯著性檢驗(yàn)。求線性回歸方程。②檢驗(yàn)回歸系數(shù)是否顯著大于零（在 5%的顯著水平）。下表是對(duì) 10名現(xiàn)有熟練工人的能力測(cè)驗(yàn)的得分分?jǐn)?shù)，以及他們完成所需任務(wù)的時(shí)間（分鐘）。③計(jì)算兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)，并說(shuō)明它是否顯著 能力測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù) 80 60 98 40 44 70 20 21 30 95 56 76 完成任務(wù)時(shí)間 5 7 2 6 6 5 8 9 8 3 5 4 14. 收集大量父親身高 x（寸）與兒子身高 y（寸）的資料，其中 10對(duì)數(shù)據(jù)如下表（此著名實(shí)驗(yàn)，故沒 有改變單位， 1寸 =）。②檢驗(yàn)假設(shè) H0： 1=0， H1： 1≠ 0，（ =） ③若回歸效果顯著，求 1的置信度為 的置信區(qū)間 。請(qǐng)選用 y=a+b/x作曲線回歸。 ？ ？ ？ 16個(gè)企業(yè)，上年獲得了專利數(shù)、上三年 Ramp。試：①擬合出“上年專利數(shù)”對(duì)“上三年 Ramp。②解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義 ③計(jì)算復(fù)相關(guān)系數(shù) R. 上年獲得專利數(shù) 28 33 36 39 38 43 40 43 上三年 Ramp。D投入總和 3227 3334 2531 2808 3749 3637 2940 4380 高級(jí)工程師數(shù) 35 27 31 30 39 40 41 48 j與 0是否有顯著性的統(tǒng)計(jì)量 Fj的構(gòu)成是什么？ （ 偏回歸平方和 ） 的幾何解釋是什么？ ？ ，隨機(jī)抽取了 12個(gè)推銷商的數(shù)據(jù)如下表，①請(qǐng)以逐步回歸方法估計(jì)回歸方程；②闡釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義；③在銷售量的變化中有多大比例可以用解釋變量來(lái)解釋？ ④預(yù)測(cè)有關(guān)有 10 年銷售經(jīng)理，年齡為 30 歲的推銷人員的汽車銷售量。 X1i X2i 3 5 7 12 20 30 3 5 7 Yi X1i X2i 12 20 30 3 5 7 12 20 30 Y
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