数据分析实验方案设计.doc

1.4分别对全体居民，农村居民，城镇居民进行数据分析：（1） 计算均值，方差，标准差，中位数，上，下分位数，四分位极差，三均值，并做五数总括及字母值显示；（2） 作出直方图；（3） 作出茎叶图。（1）打开SPSS软件，输入各地区居民消费水平数据后，点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的 frequencies命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的variables栏中，再点击 statistics.钮，弹出frequencies Statistics 对话框。选好“均值（Mean），方差（Variance），标准差（Std.deviation），中位数（Media），上下四分位数(Quartile)，四分位极差(上四分位数-下四分位数)，三均值”项目后点击 Continue 钮返回frequencies 对话框，再点击 OK 钮。（2）点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的 frequencies命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的variables栏中，再点击 charts.钮，弹出frequencies：charts 对话框，点击Histograms，点击 Continue 钮返回frequencies 对话框，再点击 OK 钮。（3）点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的 Explore命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的Dependent栏中，再点击 Plots.钮，弹出Explore：Plots 对话框，点击Box plots和Stem and leaf，点击 Continue 钮返回Explore对话框，再点击 OK 钮。【实验方案设计-1.6】1.6在习题1.4中，设对应于全体居民，农村居民，城镇居民的数据变量分别为：x1,x2,x3，计算x1,x2,x3的协方差矩阵，Pearson相关矩阵。【实验过程-1.6】（实验步骤、记录、数据、分析）点Analyze菜单按钮中的Correlate命令项中的Bivariate命令，跳出命令框后将左侧“全体居民，农村居民，城镇居民”调到右边的Variables栏中，再点击 Pearson钮和Spearman钮，在Test of Significance中选择Two_tailed；点击Options，弹出Bivariate Correlations：Options 对话框，点击Cross products deviations and covariance，点击 Continue 钮返回Bivariate Correlations对话框，再点击 OK 钮。【实验方案设计-1.8】1.8对20名中年人测量6个指标，其中3个生理指标：体重（x1）、腰围（x2），脉搏（x3）；3个训练指标：引体向上(x4),直坐次数（x5），跳跃次数（x6），数据如表所示。（1）计算协方差矩阵，Pearson相关矩阵；（2）计算Spearman 相关矩阵；（3）分析各指标间的相关性。【实验方案设计2.3】2.3为检验维生素B1对刺激蘑菇生长的作用是否显著，从24朵大小相近的小蘑菇中随机地选出13朵施以维生素B1，另外11朵不施维生素B1，其他条件保持相同，一段时间后测得两组蘑菇的重量如下：使用维生素B1：27，34，20.5，29.5，20，28，19.5，26.5，22，24.5，34，35.5，34，35.5，19；未用维生素B1：18，14.5，13.5，12.5，23，24，21，17，18.5，9.5，14利用正态逼近求Wilcoxon秩和检验的p值，在a=0.05下，维生素B1对刺激蘑菇生长的效果是否显著。操作：分别采用Mann-Whitney U和K-S的Z检验方法。执行AnalyzeNonparametric Tests2 Independent Samples命令2.10 为考察两种不同催化剂对某一化工产品得率的影响，做实验9次，测得数据如下：催化剂A:0.380.450.720.660.750.680.440.310.32催化剂B:0.210.230.450.60.770.650.60.830.21利用双边符号检验法和双边Wilcoxon 符号秩检验法检验这两种催化剂对该化工产品得率的影响是否显著，用正态逼近情况如何？（a=0.05）操作：采用双边符号检验法和双边Wilcoxon 符号秩检验法。执行AnalyzeNonparametric Tests2 Relate Samples命令2.12从同一工厂的三条不同的白糖包装线上分别抽取5袋、5袋和4袋白糖，测得其净重量如下（单位：g）：第一条包装线：487492510507488第二条包装线：500498503501512第三条包装线：495494506499给定a=0.10，利用Kruskal-Wallis方法检验这三条包装线包装白糖的重量有无显著差异。操作：采用Kruskal-Wallis H检验法和中位数检验法。执行AnalyzeNonparametric TestsK Independent Samples命令2.15 为了研究四种化肥对玉米产量的影响测得其产量如表2.15所示（公斤/亩）表2.15 化肥对玉米产量的影响化肥产量无化肥158129137140144137149149138化肥A168167169158162148162176166化肥B196190190192199186179196175化肥C201210190203200191200214194化肥D224214211213214202214212203取显著水平a=0.05，检验无化肥及施各种化肥对玉米亩产量有无显著差异。操作：采用Friedman检验法和Kendall检验法。执行AnalyzeNonparametric TestsK Relate Samples命令。3.4为了研究人们对某种品牌食品的喜爱程度Y和该食品的水分含量X1，甜度X2的关系，进行了一个完全的随机化设计的小规模实验，得到表3.4所示数据执行AnalyzeRegressionLinear命令(1)拟合回归模型Yi=0+1xi1+2xi2+i写出回归方程，问其中的1如何解释。(2)设误差项i（i=1,2,16）独立同分布于N(0, 2),在=0.01水平上检验回归关系的显著性。写出假设、检验准则及结论，并求检验的p值。(3)在（2）中关于i的下假定下，对自变量一组新的 观测值x0=（5,4）T ，给出Y的预报值的99%置信区间。（4）拟合Y关于X1的一元线性回归模型，写出回归方程，将X1的回归系数与（1）中所求的X1的回归系数做比较，你有什么结论。【实验方案设计3.5】35某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。为此按一定的实验设计方法调查了24位此类型的数学家，得到表3.5如下所示的数据。执行AnalyzeRegressionLinear命令。弹出Linear对话框后进行如下操作：（1）拟合Y关于X1，X2，X3的线性回归模型，写出回归方程。(2) 设误差项i独立同分于N（0,2），对于=0.05，检验线性回归关系的显著性。（3）在（2）中对误差项分布的假定下，分别给出回归参数1，2，3的置信度为95%的置信区间。【实验方案设计3.6】3.6某医院管理工作者希望了解病人对医院工作的满意程度Y和病人的年龄X1、病情的严重程度X2和忧虑程度X3之间的关系。他们随机选取了23位病人，得到表3.6所示数据。执行AnalyzeRegressionLinear命令。弹出Linear对话框后进行如下操作：（1）给定 E=0.05， D=0. 1，试用逐步回归法选择最优回归方程根据以上分析可得：逐步回归过程建立的模型为：Y121.832-1.527X3【实验方案设计3.8】3.8 、表3.8是40名肺癌病人的生存资料，其中X1：生活行动能力评分（1100）；X2：病人年龄；X3：由诊断到进入研究时间（月）；X4：肿瘤类型（“0”表示磷癌、“1”表示小型细胞癌、“2”表示腺癌、“3”表示大型细胞癌）；X5：两种化疗方法（“1”表示常规、“0”表示试验新法）；Y：病人的生存时间（“0”表示生存时间段，即生存时间小于200天；“1”表示生存时间长，即生存时间大于或等于200天）执行AnalyzeRegressionBianry Logistic命令（1）建立PY=0对X1X5的Logistic回归模型，X1X5对PY=0的综合影响十分显著？那些变量是主要的影响因素，显著性水平如何？计算各病人的生存时间小于200天的概率估计值。（2）取，将enter进入方式改为：Forward:LR来选取自变量，结果如何？所选模型