属性分析(1).docx

1. 造成交通事故的原始数据为：驾驶错误察觉得晚察觉得晚判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误察觉得晚判断失误察觉得晚判断失误酒后或疲劳驾驶察觉得晚判断失误察觉得晚驾驶错误判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误酒后或疲劳驾驶察觉得晚察觉得晚察觉得晚察觉得晚察觉得晚偏离规定行使路线判断失误驾驶错误察觉得晚判断失误判断失误判断失误察觉得晚驾驶错误察觉得晚察觉得晚驾驶错误察觉得晚判断失误判断失误驾驶错误驾驶错误判断失误驾驶错误驾驶错误酒后或疲劳驾驶察觉得晚察觉得晚察觉得晚（1） 这些是属性数据还是定量数据？答：属性数据（2） 给出这些数据的频数分布和频率（%）分布；表1-1 频数与频率分布频数频率有效察觉得晚2142.0驾驶错误1122.0酒后或者疲劳驾驶36.0判断失误1428.0偏离规定行使路线12.0合计50100.0（3） 对这些数据画条形图和圆形图； （4） 以样本为基础，说出造成交通事故的驾驶因素中哪一个因素最主要？答：察觉得晚（5） 怎样描述这些数据的中心位置和离散程度？求出相应的代表性的数值。答：可以用众数和中位数来描述中心位置，从中可以看出察觉得晚是事故起因的众数出现的最多，离散程度可以用GS指数和熵表示。GS指数=1-（0.422+0.222+0.062+0.282+0.022）=0.692熵=-(0.42*ln0.42+0.22*ln0.22+0.06*ln0.06+0.28*ln0.28+0.02*ln0.02)=1.302. 某学院综合质量评价为：n 很差、差、一般、好、很好某班60个同学调查结果为：其中1=很差，2=差，3=一般，4=好，5=很好344515345245344455414542542444553455243454354435454353443533（1） 这些是属性数据还是定量数据？答：属性数据（2） 给出汇总数据的频数分布和频率（%）分布；表2-1 频数与频率频率百分比有效很差23.3差46.7一般1220.0好2440.0很好1830.0合计60100.0（3） 给出汇总数据的条形图和圆形图； （4） 以你的汇总数据为基础，解释学生对课程的综合评估。答：由汇总数据可知，学生对课程的综合评估为好和很好的，占总数的70%，所以，我们有理由认为学生对课程的综合评价较高。3. 一个糖果制造商观察到硬糖外层发生的各种问题频数如下表：问题频数外层不够486两个粘在一起43被压扁295外层太多84破裂12（1） 把问题按频数从大到小的次序排列，建立一个表格说明各种问题的糖果频数、在所有有问题的糖果数中的百分比和累计百分比；表3-1 频数分析问题频数频率累计频率外层不够48653%53%两个粘在一起29532%85%被压扁849%94%外层太多435%99%破裂121%100%合计920100%（2） 对这个情况画一个排列图； 图3-1 排列图（3） 利用受影响的糖果数说明什么是最重要的问题？这个问题所设涉及的糖果所占的百分比是多少？答：最重要的问题是外层不够，所占百分比为53%（4） 什么是次重要的问题？它占的百分比是多少？答：次重要问题为两个粘在一起，占32%（5） 有这两个重要问题的糖果在具有缺陷的糖果中占的百分比是多少？答：最重要的两个问题所占百分比为85%。1. 消费者对糖果颜色的偏好如下：橙色黄色红色棕色绿色蓝色30%20%20%10%10%10%随机取一袋糖果，其中500块分布如下：橙色黄色红色棕色绿色蓝色17212485413642这些数据是否与消费者对糖果颜色的偏好分布相符？（置信水平=0.05）解：原假设：消费者对糖果颜色的偏好依次为橙色为30%；黄色为20%；红色为20%；棕色为10%；绿色为10%;蓝色为10%；表1类别实际频数概率期望频数(ni-npi0)2/npi0橙色1720.31503.226667黄色1240.21005.76红色850.21002.25棕色410.1501.62绿色360.1503.92蓝色420.1501.28总卡方值18.05667Chiinv=(0.05,5)11.0705p值=chidist(18.05667,5)0.002876由表1可知，我们可用以下两种方式进行决策：（1）由于2=18.056670.052=11.0705，故拒绝原假设，认为这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。（2）p值小于0.05, 故拒绝原假设，认为这些数据与消费者对糖果颜色的分布不相符。2. 对三种肉食调查200人，分别为85人，41人，74人最喜欢猪肉，牛肉，羊肉，=0.05，检验顾客对这三种肉食的喜好程度相同。解：原假设：顾客对猪肉、牛肉和羊肉的喜好程度都为1/3表2类别实际频数概率期望频数(ni-npi0)2/npi0猪肉851/366.666675.041667牛肉411/366.666679.881667羊肉741/366.666670.806667总卡方值15.73Chiinv=(0.05,2)5.991465p值=chidist(5.991465,2)0.000384由表2可知，我们可用以下两种方式进行决策：（1）由于2=15.730.052=5.991465，故拒绝原假设，认为顾客对这三种肉喜好不一致。（2）p值小于0.05, 故拒绝原假设，认为顾客对这三种肉喜好程度不一致。3. 下面的数字分别记录了800名学生每门选修的课程数，=0.05，检验学生对这些课程的选择没有倾向性，即选各门课的人数的比例相同的假设。课程号：12345678910选课人数：74928379807377757691解：原假设：学生选择这10门课程的概率都为0.1.表3课程号实际频数概率期望频数(ni-npi0)2/npi01740.1800.452920.1801.83830.1800.11254790.1800.01255800.18006730.1800.61257770.1800.11258750.1800.31259760.1800.210910.1801.5125总卡方值5.125Chiinv=(0.05,9)16.91898p=chidist(5.125,3)0.823278由表3可知，我们可用以下两种方式进行决策：（1）由于2=5.1250.052=5.991464547，故拒绝原假设，认为调查数据与流行说法不相符。 2）p值小于0.05, 故拒绝原假设，认为调查数据与流行说法不相符。（2）在1270个股民中，盈利10%以上、盈利10%以下、基本持平、亏损不足10%和亏损10%以上人数分别为151、122、240、517和240.这个数据是否和流行说法相符？解：原假设：盈利10%以上为0.09;盈利10%以下为0.01;基本持平为0.2;亏损不足10%为0.07；亏损10%以上为0.63;表5类别实际频数概率期望频数盈利10%及以上1510.09114.311.7838盈利10%以下1220.0112.7940.669基本持平2400.22540.77165亏损不足10%5170.0788.92061.53亏损10%及以上2400.63800.1392.091总卡方值3406.84Chiinv=(0.05,4)9.48773p=chidist(3406.84,4)0由表5可知，我们可用以下两种方式进行决策：1）由于2=3406.840.052=9.487729，拒绝原假设，则调查数据与流行说法不相符合。2）p值小于0.05, 故拒绝原假设，认为调查数据与流行说法不相符合。5. 某种植物有遗传因子（AA）、（Aa）、（aA）或（aa）.（AA）开红花，（aa）开白花，（aA）或（Aa）开发粉红色花.开红花、开白花和开粉红色花的概率分别是p2,q2和2pq，p+q=1.该种植物120株中，开红花，开白花和开粉红色花的株数分别是24、36和60。问以上数据是否在0.05的水平下与遗传学理论相符合？解 设：将开红花、开白花和开粉红色花记为A1，A2，A3，并记Ai所占比例为pi(i=1,2,3)，则H0： p1=p2，p2=q2，p3=2pq，求得的极大似然估计为0.45。表6类别实际频数概率期望频数红花240.202524.30.0