应用统计学试题20046(A).doc

华东理工大学2003-2004学年第二学期(A)应用统计学试题(工商经济学院01级)班级_姓名_学号_成绩_注意：本试卷为开卷考试题，所有的计算都要给出计算过程，否则不给分。1. （35分）案例分析：Croq Pain公司（续）1995年7月7日，星期五，巴黎-对于Michel Boutillon来说，这是一个不好的日子。他刚告诉他妻子原定本周末到Riviera的度假计划可能要推迟，因为公司总裁，Jean Gerard，刚刚通知他下周一要对公司管理层做一个报告。下面是Michel下周一要向公司管理层提供的报告的一部分。(1) 公司现状分析Michel运用了SPSS计算了公司的60家连锁店的一些基本指标(见表1)，首先向管理层报告公司的现状。请你根据表1提供的数据完成公司的现状分析报告。 表1.1 Descriptives StatisticStd. Error毛利Mean 142.9511.79(千美元)95% Confidence Interval for MeanLower Bound119.36Minimum MaximumUpper Bound166.54-43.00399.20投资Mean837.1034.42(千美元)95% Confidence Interval for MeanLower Bound768.22Minimum MaximumUpper Bound905.98504.001720.00店堂面积Mean118.006.96(m2)95% Confidence Interval for MeanLower Bound104.07Minimum MaximumUpper Bound131.9352.00285.00雇员人数Mean10.750.46(人)95% Confidence Interval for MeanLower Bound9.83Minimum MaximumUpper Bound11.67417表1.1（续）. Descriptives月租金Mean16.490.77(千美元)95% Confidence Interval for MeanLower Bound14.95Minimum MaximumUpper Bound18.037.6033.40毛利率Mean0.180.0195% Confidence Interval for MeanLower Bound0.15Minimum MaximumUpper Bound0.21-0.04 0.42 (2) 新店址选择的分析系统CroqPain 是法国一家有名的快餐连锁店。Michel Boutillon在这里担任运作部经理的工作，其主要任务是在新连锁店建成以前完成开张的所有准备工作。上个月，公司要求他完成一项研究任务，即建立一套选择新店址的分析系统，并希望这套系统最好以统计分析模型为基础。Michel运用“Regression”方法建立了新店址选择的分析系统。以下是Michel运用“Regression”方法建立了新店址选择的分析系统：表1.2 Variables Entered/Removed aModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1生活指数, 非竞争餐, 店堂面积, P55, 雇员人数, 平均收入, P25, 非餐饮企, 餐馆数, 月租金, P45, P15, 投资, P35, TOTAL b.Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 毛利表1.3 Model SummaryModelRR SquareStd. Error of the Estimate1.936 a.87637.18247a Predictors: (Constant), 生活指数, 非竞争餐, 店堂面积, P55, 雇员人数, 平均收入, P25, 非餐饮企, 餐馆数, 月租金, P45, P15, 投资, P35, TOTAL表1.4 ANOVA aModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression431341.061528756.0720.80.000 bResidual60831.57441382.53Total492172.6359a Predictors: (Constant), 生活指数, 非竞争餐, 店堂面积, P55, 雇员人数, 平均收入, P25, 非餐饮企, 餐馆数, 月租金, P45, P15, 投资, P35, TOTALb Dependent Variable: 毛利表1.5 Coefficients aModeUnstandardized CoefficientstSig.1(Constant)-426.483-4.258.000投资-.152-1.376.176店堂面积1.3763.240.002雇员人数-1.806-1.190.241P155.678E-022.100.042P253.006E-03.263.793P357.985E-03.373.711P45-1.617E-02-.904.371P557.255E-04.061.952TOTAL-1.610E-03-.153.879平均收入9.9685.752.000餐馆数-2.215-.969.338非竞争餐-.137-.092.927非餐饮企1.4956.283.000月租金.791.270.789生活指数.545.791.433a Dependent Variable: 毛利 请指出表4用的是什么方法？其中有几个数据已模糊不清了，请你帮忙算算。 请写出Michel的新店址选择系统，并说明该系统能运用的依据。请预测一下，“Clermont” 、“Aubusson”的毛利率；判断一下由选址专家提供的2处备选地点是否可行。表1.6 选址专家提供的2处备选方案餐馆投资店堂面积P15P25P35P45P55TotalClermont7381697801940880108034509410Aubusson10501352210185023302240217011910餐馆平均收入餐馆数非竞争餐非餐企业月租金生活指数Clermont3044119126Aubusson291413221352.（35分）为了研究近年来中国经济发展状况，搜集了1989年-2003年中国国内生产总值(GDP)指数(上年=100)，列表如下(本表按不变价格计算)：表2.1 1989年-2003年中国国内生产总值(GDP)指数(上年=100)年份1989199019911992199319941995指数(%)104.1103.8109.2114.2113.5112.6110.5年份19961997199819992000200120022003指数(%)109.6108.8107.8107.1107.8 107.3 108.0 109.1资料来源：根据“中国统计年鉴”(中国统计出版社) 整理(1) 请将下列直径D(i , j)表中的括号填上，(无计算过程,不给分)。表2.2 直径矩阵D(i,j)123456710.00020.0450.000318.42014.5800.0004(72.608)54.10712.5000.000598.37268.84814.6600.2450.0006109.41373.55214.7281.2870.4050.0007110.16073.57317.5407.7404.7402.2050.0008110.169(74.489)22.34015.4289.8104.7400.4059110.86976.97529.060(24.393)15.8608.0471.44710113.74982.42039.17536.34024.39313.3523.96811(118.600)89.98951.18049.64934.10919.7007.41212120.39793.30557.10956.18938.28921.8948.18013123.33297.89064.28763.81643.46224.9599.62914124.16499.57267.44067.16745.34025.7409.77915124.20999.59267.77267.54945.37625.80410.262表2.2(续) 直径矩阵D(i,j)89101112131415123456780.00090.3200.000101.6270.5000.000113.6281.4600.2450.000123.8481.468(0.327)0.2450.000134.5531.7320.3800.2600.1250.000144.5571.7800.5800.5300.2600.2450.000155.5093.2292.4552.4521.7301.6470.6050.000(2) 请将下列最小目标函数eP（i , j）表中的括号填上，( 无计算过程,不给分 )。表2.3 最小目标函数矩阵eP(n,k)234567820(2)3.045(3)0(3)412.545(3).045(4)0(4)514.705(3).29(4).045(5)0(5)614.773(3)1.332(4).29(6).045(6)0(6)717.585(3)(7.785(4)1.332(7).29(7).045(7)0(7)822.385(3)15.178(7)1.737(7).695(7).29(8).045(8)0(8)9(29.105(3)16.22(7)2.779(7)1.652(8).61(8).29(9).045(9)1039.22(3)18.741(7)5.3(7)2.237(9)1.195(9).61(10).29(10)1151.225(3)21.213(8)8.744(7)3.024(10)1.897(10).855(10).535(10)1257.154(3)21.433(8)9.512(7)3.106(10)1.979(10).937(10).617(10)1364.332(3)22.138(8)10.961(7)3.159(10)2.032(10).99(10).67(10)1467.485(3)22.142(8)11.111(7)3.359(10)2.232(10)1.19(10).87(10)1567.817(3)23.094(8)11.594(7)4.966(9)3.359(15)2.232(15)1.19(15)表2.3(续) 最小目标函数矩阵eP(n,k)9101112131415234567890(9)10.045(10)0(10)11.29(11).045(11)0(11)12(.372(10).29(12).045(12)0(12)13.425(10).305(11).17(12).045(13)0(13)14.625(10).425(14).305(14).17(14).045(14)0(14)15.87(15).625(15).425(15).305(15).17(15).045(15)0(15)(3) 试给出k=6的分类情况。试用经济理论和知识，解释取k=6分类的合理性。3. (30分)受某啤酒公司的委托，尼尔森咨询公司就啤酒市场进行了详细的品牌调查。为了撰写调查报告：(1)请你根据表3.1-表3.3提供的资料告诉尼尔森公司，“分类结果”是如何获得的，可以帮助尼尔森公司从中整理出哪些有意义的结果。 表3.1啤酒品牌的调查数据汇总编号啤酒品牌热量（卡）钠含量（%）酒精含量（%）价格（$）分类结果a,b1Budweiser144.0019.004.700.4312Schlitz181.0019.004.900.4323Ionenbrau157.0015.004.900.4814Kronensourc170.007.005.200.7325Heineken152.0011.005.000.7716Old-milnaukee145.0023.004.600.2617Aucsberger175.0024.005.500.4028Strchs-bohemi149.0027.004.700.4219Miller-lite99.0010.004.300.43310Sudeiser-lich113.006.003.700.44311Coors140.0016.004.600.44112Coorslicht102.0015.004.100.46313Michelos-lich135.0011.004.200.50114Secrs150.0019.004.700.76115Kkirin149.006.005.000.79116Pabst-extra-l68.0015.002.300.36317Hamms136.0019.004.400.43118Heilemans-old144.0024.004.900.43119Olympia-gold72.006.002.900.46320Schlite-light97.007.004.200.473分类结果a,b : a, Squared Euclidean Distance usedb, Ward Linkage表3.2 啤酒品牌的Cluster Analysis表3.2(续) 啤酒品牌的Cluster Analysis (Ward Linkage)表3.3 啤酒品牌的Group Statistics分类(Ward Method)指标MeanStd. DeviationValid N1热量（卡）145.556.7411钠含量（%）17.276.2811酒精含量（%）4.700.2511价格 （$）0.520.171