《商務(wù)統(tǒng)計(jì)分析 第2版》 第8章 習(xí)題答案

ADDINCNKISM.UserStyle思考題答案8.1方差分析是通過(guò)分析樣本數(shù)據(jù)的誤差來(lái)源，完成對(duì)不同因素水平下的樣本均值是否相等的假設(shè)檢驗(yàn)，進(jìn)而對(duì)因素是否會(huì)對(duì)因變量產(chǎn)生顯著影響做出判斷。8.2方差分析的原假設(shè)是認(rèn)為不同因素水平下的樣本均值相等，如果方差分析結(jié)果顯著，則拒絕原假設(shè)，表示不同因素水平下的均值至少有一個(gè)不相同，因素對(duì)樣本有顯著影響。8.3方差分析的基本假設(shè)有三點(diǎn)：數(shù)據(jù)獨(dú)立性、正態(tài)性和方差齊次性。三種假設(shè)對(duì)方差分析結(jié)果都有影響，應(yīng)注意在研究中，選用合理方式收集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。8.4單因素試驗(yàn)是指一種僅討論一種試驗(yàn)條件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有無(wú)顯著影響的分析，雙因素試驗(yàn)則是討論兩種試驗(yàn)條件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有無(wú)顯著影響的試驗(yàn)。無(wú)重復(fù)性試驗(yàn)是指每個(gè)因素每一種不同水平組合下只進(jìn)行一次試驗(yàn)，等重復(fù)性試驗(yàn)是每種因素每一種不同水平組合下均進(jìn)行等重復(fù)次試驗(yàn)。等重復(fù)和無(wú)重復(fù)的單因素試驗(yàn)，其分析過(guò)程原理過(guò)程沒(méi)有區(qū)別，但是雙因素情況下，無(wú)重復(fù)性試驗(yàn)原理和過(guò)程是不考慮兩因素的交互效應(yīng)的，等重復(fù)性試驗(yàn)則是綜合分析因素間的交互作用。8.5因素的相關(guān)性是指因素之間存在某種關(guān)聯(lián)，如線性相關(guān)，因素相關(guān)對(duì)方差分析的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大影響，從而導(dǎo)致方差分析無(wú)法得出有效結(jié)論?？紤]交互作用的雙因素試驗(yàn)綜合考慮了兩因素的交互項(xiàng)，但是仍無(wú)法消除因素的相關(guān)性對(duì)方差分析結(jié)果的影響。8.6H0：儀器對(duì)測(cè)量值沒(méi)有影響；H1：儀器對(duì)測(cè)量值沒(méi)有影響此題目經(jīng)分析為單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行單因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.6三臺(tái)儀器測(cè)量D-酒石酸的比旋光度值數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性?xún)x器0.32933320.1646672.4097560.131889誤差e0.82120.068333總和1.14933314可以看出，在的顯著性水平下，儀器對(duì)模型不顯著，認(rèn)為不同儀器對(duì)測(cè)量結(jié)果無(wú)明顯影響。8.7H0：三種方法無(wú)差異；H1:三種方法有差異此題目經(jīng)分析為單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行單因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.7三種測(cè)速法測(cè)得的聲速數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性測(cè)速方法88.4365244.218251.5249810.264213誤差e289.95941028.99594總和378.395912可以看出，在的顯著性水平下，測(cè)速方法對(duì)模型不顯著，認(rèn)為測(cè)速方法對(duì)聲速測(cè)量結(jié)果無(wú)明顯影響。8.8H0:4個(gè)城市7月份平均溫度之間無(wú)顯著差異；H1：4個(gè)城市7月份平均溫度之間有顯著差異此題目經(jīng)分析為單因素方差分析，且組間自由度為3，總自由度為19，那么組間自由度為16，根據(jù)方差分析原理過(guò)程，將表格補(bǔ)充完整，結(jié)果如下：方差分析表差異源SSdfMSFP-valueFcrit組間15.61235.2043.3808670.0442883.238872組內(nèi)24.628161.53925---總計(jì)40.2419----8.9對(duì)省份提出假設(shè)H0：省份對(duì)總造林面積無(wú)顯著影響；H1：省份對(duì)總造林面積有顯著影響對(duì)年份提出假設(shè)H0：年份對(duì)總造林面積無(wú)顯著影響；H1：年份對(duì)總造林面積有顯著影響此題目經(jīng)分析為雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)，只考慮主效應(yīng)的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行雙因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.9四個(gè)省份2015-2017年3年的造林總面積數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性省份20838.3536946.1165.3311330.03959年份3725.43421862.7171.4296320.310642誤差e7817.60561302.934總和109844.00012可以看出，在的顯著性水平下，省份對(duì)模型顯著，年份對(duì)模型不顯著，認(rèn)為省份對(duì)總造林面積有明顯影響，而年份對(duì)總造林面積沒(méi)有明顯影響。8.10H0：行業(yè)對(duì)工資水平無(wú)顯著影響；H1：行業(yè)對(duì)工資水平有顯著影響對(duì)此題目進(jìn)行單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行單因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.10-12013-2017年間國(guó)有單位中不同行業(yè)的職工工資數(shù)據(jù)單因素方差分析表差異源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量FP-value行業(yè)6.243E941.561E917.7220.000誤差1.761E9208.807E7總和8.005E924可以看出，在的顯著性水平下，行業(yè)的p值小于值，認(rèn)為年收入受到行業(yè)的影響。對(duì)此題目進(jìn)行雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行無(wú)重復(fù)雙因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.10-22013-2017年間國(guó)有單位中不同行業(yè)的職工工資數(shù)據(jù)無(wú)重復(fù)雙因素方差分析表差異源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量FP-value行業(yè)6.24E941.56E9145.61140年份1.59E943.97E837.082740誤差1.72E81610718803總計(jì)8E+0924可以看出，在的顯著性水平下，行業(yè)的p值小于值，認(rèn)為年收入受到行業(yè)的影響。8.11對(duì)工人提出假設(shè)H0：工人對(duì)生產(chǎn)效率無(wú)顯著影響；H1：工人對(duì)生產(chǎn)效率有顯著影響對(duì)機(jī)器提出假設(shè)H0：機(jī)器對(duì)生產(chǎn)效率無(wú)顯著影響；H1：機(jī)器對(duì)生產(chǎn)效率有顯著影響此題目經(jīng)分析為雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)，只考慮主效應(yīng)的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行雙因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.11四名工人分別在兩臺(tái)機(jī)器的日生產(chǎn)量數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性工人104.500334.833.559.678機(jī)器8.00018.000.128.744誤差e187.000362.333總和22984.0008可以看出，在的顯著性水平下，工人對(duì)該模型顯著，機(jī)器對(duì)該模型不顯著，認(rèn)為工人對(duì)生產(chǎn)效率有明顯影響，但是機(jī)器對(duì)生產(chǎn)效率沒(méi)有明顯影響。8.12對(duì)木材比重提出假設(shè)H0:木材比重對(duì)木材抗壓強(qiáng)度無(wú)顯著影響；H1:木材比重對(duì)木材抗壓強(qiáng)度有顯著影響對(duì)加荷速度提出假設(shè)H0:加荷速度對(duì)木材抗壓強(qiáng)度無(wú)顯著影響；H1:加荷速度對(duì)木材抗壓強(qiáng)度有顯著影響此題目經(jīng)分析為雙因素?zé)o重復(fù)試驗(yàn)，只考慮主效應(yīng)的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行雙因素方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.12三種比重的木材在三種不同加荷速度下測(cè)得的抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性比重4.15022.07555.1810.001比荷速度0.08920.0441.1810.395誤差e0.15040.038總和218.7189可以看出，在的顯著性水平下，比重對(duì)模型顯著，比荷速度對(duì)模型不顯著，認(rèn)為比重對(duì)抗壓強(qiáng)度有明顯影響，而比荷速度對(duì)抗壓強(qiáng)度沒(méi)有明顯影響。8.13對(duì)灌注速度提出假設(shè)H0：灌注速度對(duì)糖漿損失沒(méi)有顯著影響；H1：灌注速度對(duì)糖漿損失有顯著影響對(duì)操作壓強(qiáng)提出假設(shè)H0：操作壓強(qiáng)對(duì)糖漿損失沒(méi)有顯著影響；H1：操作壓強(qiáng)對(duì)糖漿損失有顯著影響對(duì)交互項(xiàng)提出假設(shè)H0：灌注速度與操作壓強(qiáng)的交互對(duì)糖漿損失沒(méi)有顯著影響；H1：灌注速度與操作壓強(qiáng)的交互對(duì)糖漿損失有顯著影響此題目經(jīng)分析為雙因素等重復(fù)試驗(yàn)，考慮主效應(yīng)以及交互效應(yīng)的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語(yǔ)言進(jìn)行雙因素交互作用方差分析的操作，結(jié)果如下：表8.13在不同的灌注速度和操作壓強(qiáng)下，機(jī)器的損失糖漿的量數(shù)據(jù)方差分析表方差來(lái)源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F顯著性灌注速度525.8522262.9260.9720.397操作壓強(qiáng)2494.29621247.1484.6080.024灌注速度*操作壓強(qiáng)5149.03741287.2594.7570.009誤