完整word版统计分析软件应用题库1231 1Word格式.docx
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以下是用spss成对样本T检验的输出结果,请填写表中的空格,并根据输出结果回答零件加工时间是否显著减少。
程對差異數
T
df
显著性(双尾)
平均數
標準偏差
標準錯誤平均值
95%差異數的信賴區間
下限
上限
對組1
改进前-改进后
10.733
9.573
2.472
5.432
16.035
.001
2.现有甲乙丙三个工厂分别生产某种电池,现在从每个厂家生产的电池中各抽取12个检验其寿命,在5%的显著性水平下,检验三个厂家的电池寿命是否具有显著差异。
以下是spss方差分析的输出结果:
變異數同質性測試
电池寿命
Levene統計資料
df1
df2
顯著性
.390
2
33
.680
變異數分析
电池寿命
平方和
平均值平方
F
群組之間
1007.056
.000
在群組內
428.583
12.987
總計
1435.639
35
多重比較
因變數:
电池寿命
LSD
(I)企业
(J)企业
平均差異(I-J)
標準錯誤
95%信賴區間
1
10.917*
1.471
7.92
13.91
3
-.583
.694
-3.58
2.41
-10.917*
-13.91
-7.92
-11.500*
-14.49
-8.51
.583
-2.41
3.58
11.500*
8.51
14.49
*.平均值差異在0.05層級顯著。
要求填写表中空格,并根据以上输出结果回答:
(1)三个厂家生产的电池寿命是否满足方差齐性的假设,为什么?
(2)三个厂家生产的电池使用寿命是否存在显著差异,为什么?
(3)对多重比较的结果进行分析说明。
3、为了研究某健身器材三个品牌(A、B、C)需求,商场对消费了该健身器材的顾客进行了随机抽样调查。
调查结果的频数分析结果如下:
表1统计量
购买品牌
N
有效
338
缺失
均值
2.2811
方差
0.672
偏度
-0.560
偏度的标准误
0.133
峰度
-1.287
峰度的标准误
0.265
百分位数
25
2.0000
3.0000
请根据频数分析结果回答:
(1)该样本有无缺失值?
(2)该样本的中位数为多少?
(3)该样本的分布形态如何?
(分别描述分布的对称性、陡缓程度)。
4、在进行某项调查时,有一栏人口统计学信息为“学历”,其频数分析结果如下:
表2学历
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
小学或以下
20
1.8
中学或中专
723
65.1
66.9
大专
230
20.7
87.6
本科
118
10.6
98.2
硕士或以上
100.0
合计
1111
请根据频数分析结果,绘制频数分析的条形图。
5、现对每月信用卡消费(元)做描述分析,并通过标准化过程,寻找异常值。
其中Z月信用卡消费为标准化的数据。
表3月信用卡消费的描述分析
月信用卡消费(元)
Z月信用卡消费
6661.7
-0.26141
16762.4
0.20209
7752.6
-0.21135
4987.2
-0.33825
5849.2
-0.29869
11923.4
-0.01996
10.2
-0.56663
4246.8
-0.37222
8544.1
-0.17503
89975.8
3.56165
5521.8
-0.31371
5741.9
-0.30361
5698.3
-0.30562
6841.7
-0.25315
4859.2
-0.34412
根据描述分析结果回答:
(1)请写出数据标准化的数字定义式:
Z=
(2)该样本中是否有异常值?
哪个是异常值,为什么?
【参考答案】
(1)
(2)有异常值,为89975.8。
因为如果标准化值的绝对值大于3,根据统计学经典3
准则,为异常值。
89975.8的标准化值为3.56165,大于3,因此为异常值。
6、为了研究某公司内30个员工的月基本工资,收集了30个员工的月基本工资数据,并进行了单样本T检验。
表4为单个样本统计量,表5为单个样本的检验。
表4单个样本统计量
标准差
均值的标准误
月基本工资
30
6029.0000
1404.55257
256.43504
表5单个样本检验
检验值=4500
t
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
5.963
29
0.000
1529.00000
1004.5314
2053.4686
请根据单样本T检验的相关知识回答:
(1)该检验中,原假设
是什么?
(2)该检验是拒绝原假设还是不拒绝原假设?
为什么?
(3)该公司内员工的月基本工资在95%的置信区间内,分布在多少范围之间?
(1)原假设
(2)根据假设检验的判定标准,若p<
,则拒绝原假设;
若p>
,则不能拒绝原假设。
该单样本T检验的p=0.000<
,因此拒绝原假设,即:
这30人员工的月基本工资平均值不为4500。
(3)置信区间为(4500+1004.5314,4500+2053.4686)=(5504.5314,6553.4686)
7、为了研究高校每年投入高级职称的人员数和每年发表的论文数的关系,做了如下相关分析。
图1
表相关性
投入高级职称的人年数
论文数
投入高级职称的人员数
Pearson相关性
0.953**
显著性(双侧)
31
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
请根据相关分析结果回答:
(1)在相关分析中,图1的名称叫什么?
它有什么作用?
(2)该分析使用的是哪种相关系数?
高校每年投入高级职称的人员数和每年发表的论文数的相关系数为多少?
(1)散点图。
散点图是相关分析过程中极为常用的直观分析方式,能够直观发现变量间的统计关系以及强弱程度。
(2)使用的是Pearson相关系数。
相关系数为0.953。
8、为了测量不同种类的饲料对家畜(猪)的体重影响,对24头家畜(猪)分别进行了3种饲料的喂养。
表6ANOVA
喂养后体重增加
均方
显著性
组间
①
658.792
⑤
组内
②
③
④
总数
2555.958
23
请根据以上信息回答:
(1)该分析运用的哪种分析方法?
(2)请完善表中空格部分的数据。
(需列出具体计算步骤)
(3)若给定显著性水平
,通过该分析,不同饲料对家畜(猪)的体重增加影响大吗?
(1)方差分析(或单因素方差分析)
(2)需列出具体计算步骤:
①=1317.583;
②=1238.375;
③=21;
④=58.970;
⑤=11.172
(3)该分析认为,不同饲料对家畜的体重增加影响大。
原因:
该方差分析的P值为0.000,小于显著性水平
,因此拒绝原假设(原假设为:
不同饲料对家畜(猪)的体重增加没有影响)。
9、为了研究农业劳动者人数与粮食总产量的关系,建立了一元线性回归方程模型。
相关数据经过SPSS软件分析得出以下结果:
表7模型汇总
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
0.954a
0.908
2350.34682
a.预测变量:
(常量),农业劳动者人数(百万人)。
表8Anovab
Sig.
回归
1.866
0.000a
残差
1.823
总计
34
b.因变量:
粮食总产量(y万吨)
表9系数a
非标准化系数
标准系数
B
标准误差
试用版
(常量)
-9662.737
1908.102
-5.064
农业劳动者人数(百万人)
129.257
7.03
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