《商务统计分析 第2版》 第13章 习题答案

ADDINCNKISM.UserStyle第13章非参数检验思考题13.1答：1）定义不同：参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名「非参数」检验。比如，卡方检验。2）参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数。3）参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。4）参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。5）测量两个定量变量之间的相关程度，参数检验用Pearson相关系数，非参数检验用Spearman秩相关。简而言之，若可以假定样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果不能对数据集作出必要的假设，则使用非参数检验。13.2答：符号检验只考虑样本差数的符号。威尔科克森符号秩检验考虑样本差数的符号和样本差数的顺序。威尔科克森符号秩检验考虑更周全，效力更强。13.3答：威尔科克森秩用于检验两个独立样本，克鲁斯卡尔-沃利斯检验多个独立样本。练习题13.4解：这里有两个匹配总体。为了检验改装是否提高了工人的生产率，提出如下假设：；SPSS输出的结果如表所示：表1列组数字等级平均值等级之和改装前-改装后负秩7a5.7140.00正秩2b2.505.00结1c总计10a.改装前<改装后b.改装前>改装后c.改装前=改装后表2检验统计a改装前-改装后Z-2.081b渐近显著性（双尾）.037a.Wilcoxon带符号等级检验b.基于正秩。从表1中，我们可以看出有7个工人在车间改装后的产量高于改装前的产量，有2个工人在车间改装后的产量低于改装前的产量，有1个工人在车间改装前后没有变化，样本容量为9。从表2中可以看出，SPSS给出的精确双尾概率为，所以拒绝原假设，认为改装提高了工人的生产率。13.5解：将燃料添加剂1看作一个整体，燃料添加剂2看作另一个整体，要检验两种添加对每升汽油行驶的公里数是否有显著差异，可以做出如下假设：；首先将两组数据混合在一起，得到7+10=17个数据。将17个数据从小到大排列，得到它们的秩。然后计算统计量，并根据p值做决策SPSS输出的结果如表所示：表1列组添加剂数字等级平均值等级之和每升汽油行驶的公里数1.0078.2157.502.00109.5595.50总计17表2检验统计a每升汽油行驶的公里数Mann-WhitneyU29.500WilcoxonW57.500Z-.542渐近显著性（双尾）.588精确显著性[2*(单尾显著性)].601ba.分组变量：添加剂b.未修正结。表1中给出的秩和，。表2中给出的统计量，，精确双尾，所以不能拒绝原假设，燃料添加剂1和燃料添加剂2对汽车每升汽油行驶的公里数没有显著差异。13.6解：首先提出如下假设：H0：3个品牌的评分相同；H1：3个品牌的评分不完全相同。SPSS输出的结果如表所示：表1k个独立样本的KW检验检验统计量VAR00002卡方10.220df2渐近显著性.006由于每个样本包含了5个样本值，因此查界值表确定