利用Minitab的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)

附錄1.利用Minitab的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)LGENTSIXSIGMATASKTEAM第一頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)Before After58.5 60.060.3 54.961.7 58.169.0 62.164.0 58.562.6 59.956.7 54.4例題1:求基本的統(tǒng)計(jì)量開發(fā)新產(chǎn)品的公司，為了知道它的效果，把7名主婦為對(duì)象:實(shí)驗(yàn)結(jié)果他們的體重變化如右圖

為了知道體重變化的程度？

Stat/basicstatistics/displaydescriptivestatistics

附錄1-2/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)DescriptiveStatisticsVariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanBefore761.8361.7061.834.011.52After758.2758.5058.272.791.05VariableMinimumMaximumQ1Q3Before56.7069.0058.5064.00After54.4062.1054.9060.00

TrimmedMean(整理平均)

Minitabremovesthesmallest5%andthelargest5%ofthevalues(roundedthenearestinteger),

andthenaveragestheremainingdata

SEMean(StandardErrorofMean)

StDev/N例題1:求基本的統(tǒng)計(jì)量

附錄1-3/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)

calc/calculatorBefore After 58.5 60.0 2.564160.3 54.9 -8.955261.7 58.1 -5.834769.0 62.1 -10.000064.0 58.5 -8.593862.6 59.9 -4.313156.7 54.4 -4.0564附錄1:求基本統(tǒng)計(jì)量

附錄1-4/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第四頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)

Random抽取工廠所生產(chǎn)的21個(gè)產(chǎn)品后，測(cè)定結(jié)果如下.

求例題1中求的統(tǒng)計(jì)量外的多種的統(tǒng)計(jì)量？

calc/columnstatisticsorrowstatistics

stat/basicstatistics/storedescriptivestatistics例題2:求多種統(tǒng)計(jì)量

附錄1-5/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第五頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)

執(zhí)行這樣的過(guò)程，計(jì)算的DataWindow以列別出現(xiàn).例題2:求多種統(tǒng)計(jì)量

附錄1-6/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第六頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題2:求多種統(tǒng)計(jì)量

統(tǒng)計(jì)量要在SessionWindow上顯示?

Manip/displaydata選擇所愿的統(tǒng)計(jì)量

DataDisplayRowsizeMean1SEMean1StDev1Variance1Q1_1Median1Q3_1127.528.21900.4244671.945153.7836226.928.429.65227.6327.6430.3528.8622.9726.6831.8928.41026.91130.01231.21329.41428.01526.81628.81728.51826.31929.92026.92128.4RowIQR1Sum1Minimum1Maximum1Range1N112.75592.622.931.88.921DataDisplayRowMean1SEMean1StDev1Variance1Q1_1Median1Q3_1IQR1128.21900.4244671.945153.7836226.928.429.652.75RowSum1Minimum1Maximum1Range1SSQ11592.622.931.88.916798.3

附錄1-7/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第七頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題3:概率分布的活用-2項(xiàng)分布(1)

感染到某種傳染病能恢復(fù)的概率為0.4。15名被傳染時(shí)，5名恢復(fù)的概率為?

Calc/probabilitydistributions/binominal試行成功概率成功次數(shù)ProbabilityDensityFunctionBinomialwithn=15andp=0.400000xP(X=x)5.000.1859

附錄1-8/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第八頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題3:概率分布的活用-2項(xiàng)分布(2)

感染到某種傳染病能恢復(fù)的概率為0.4.在15名當(dāng)中至少10名能恢復(fù)的概率為？

Calc/probabilitydistributions/binominal執(zhí)行次數(shù)成功概率成功次數(shù)DataDisplayK20.0338333*在Minitab上，為了求P(X>x)

求P(X≤x)的值后計(jì)算1-P(X≤x)，求概率.

附錄1-9/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第九頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題3:概率分布的活用-泊松分布

顯示器的某種特性服從平均為10的泊松分布時(shí)，求

P(X≤14)?

Calc/probabilitydistributions/PoissonCumulativeDistributionFunctionPoissonwithmu=10.0000xP(X<=x)14.000.9165

附錄1-10/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題3:概率分布的活用-正態(tài)分布

顯示器的某種特性為正態(tài)分布時(shí)，求P(X≤-0.28)?

Calc/probabilitydistributions/normalCumulativeDistributionFunctionNormalwithmean=0and

standarddeviation=1.00000xP(X<=x)-0.28000.3897

附錄1-11/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十一頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題4:母平均的置信區(qū)間-知道母分散時(shí)

從分散為225的正態(tài)分布母總體取出25個(gè)樣本，得到如下資料,樣本的平均為64.32。

求出母平均的95%的置信區(qū)間

Stat/basicstatistics/1SampleZ55 69 7847 49 5285 73 3371 70 8976 55 5153 52 71 87 38 70 67 81 73 63 ZConfidenceIntervalsTheassumedsigma=15.0VariableNMeanStDevSEMean95.0%CIC12564.3215.113.00(58.44,70.20)

附錄1-12/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十二頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題4:母平均的置信區(qū)間-不知道母分散的情況

推定新顯示器的壽命時(shí)間，抽取9臺(tái)，壽命時(shí)間以小時(shí)為單位測(cè)定的結(jié)果如下

假設(shè)壽命時(shí)間為正態(tài)分布時(shí)，求母平均壽命的90%的置信區(qū)間？

Stat/basicstatistics/1Samplet500005100054000520005400050000530005200052000TConfidenceIntervalsVariableNMeanStDevSEMean90.0%CIC29520001500500(51070,52930)

附錄1-13/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十三頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題5:母平均差異的置信區(qū)間-兩個(gè)母分散相同情況

對(duì)兩個(gè)公司的

HingeForce差異的分析，取出各20個(gè)樣本的結(jié)果如下.

求兩個(gè)公司

HingeForce差異的95%置信區(qū)間(假設(shè)兩個(gè)母分散是一樣的)

Stat/basicstatistics/2SampletTwoSampleT-TestandConfidenceIntervalTwosampleTforPKvsRPMNMeanStDevSEMeanPK202.12200.03870.0087RPM202.13950.02330.005295%CIformuPK-muRPM:(-0.0380,0.0030)T-TestmuPK=muRPM(vsnot=):T=-1.73P=0.091DF=38BothusePooledStDev=0.0320假設(shè)母分散是一樣的

附錄1-14/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十四頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題5:母平均差異的置信區(qū)間-兩個(gè)母分散不同的情況

為了知道對(duì)兩個(gè)公司的HingeForce的差異，推出各20個(gè)標(biāo)本的結(jié)果.

對(duì)兩個(gè)公司

HingeForce的差異，求出95%的置信區(qū)間

Stat/basicstatistics/2SampletTwoSampleT-TestandConfidenceIntervalTwosampleTforPKvsRPMNMeanStDevSEMeanPK202.12200.03870.0087RPM202.13950.02330.005295%CIformuPK-muRPM:(-0.0381,0.0031)T-TestmuPK=muRPM(vsnot=):T=-1.73P=0.093DF=31假設(shè)母分散不一樣的

附錄1-15/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十五頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題6:確認(rèn)利用母平均的改善結(jié)果

運(yùn)用英語(yǔ)分?jǐn)?shù)的向上Program，比較Program進(jìn)行前和進(jìn)行后的英語(yǔ)分?jǐn)?shù)，研討向上Program在實(shí)際運(yùn)用上

是否有用.Program進(jìn)行前/后的分?jǐn)?shù)如下時(shí)，研討Program對(duì)英語(yǔ)分?jǐn)?shù)是否有用

(各隨機(jī)抽取10個(gè)樣本)

Stat/basicstatistics/pairedtbefore after76 8160 5285 8758 7091 8675 7782 9064 6379 8588 83PairedT-TestandConfidenceIntervalPairedTforbefore-afterNMeanStDevSEMeanbefore1075.8011.643.68after1077.4012.183.85Difference10-1.606.382.0295%CIformeandifference:(-6.16,2.96)T-Testofmeandifference=0(vsnot=0):T-Value=-0.79P-Value=0.448

附錄1-16/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十六頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題7:推定母比率

p的置信區(qū)間

LGENT生產(chǎn)的顯示器當(dāng)中500個(gè)Sampling，調(diào)查結(jié)果判斷為120個(gè)不良.

求不良品比率p的95%近似置信區(qū)間

Stat/basicstatistics/1ProportionTestandConfidenceIntervalforOneProportionTestofp=0.5vspnot=0.5ExactSampleXNSamplep95.0%CIP-Value11205000.240000(0.203197,0.279910)0.000

附錄1-17/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十七頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題8:推定母比率差異的置信區(qū)間在美國(guó)總統(tǒng)選舉中，對(duì)XXX候補(bǔ)，想要推定舊金山地區(qū)和紐約地區(qū)的支持率的差異.

在舊金山地區(qū)調(diào)查5000名,在紐約地區(qū)中調(diào)查2000名后的結(jié)果，得到各2400名,1200名的

支持.求XXX候補(bǔ)的兩個(gè)地區(qū)的支持率差90%近似置信區(qū)間.

Stat/basicstatistics/2ProportionTestandConfidenceIntervalforTwoProportionsSampleXNSamplep1240050000.4800002120020000.600000Estimateforp(1)-p(2):-0.1290%CIforp(1)-p(2):(-0.141441,-0.0985588)Testforp(1)-p(2)=0(vsnot=0):Z=-9.21P-Value=0.000

附錄1-18/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十八頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題9:對(duì)母平均的假設(shè)驗(yàn)證-知道分散的情況

分散為225的正態(tài)母總體中取出25個(gè)標(biāo)本，得到如下資料.母總體的母平均是

70，調(diào)查者金先生根據(jù)推出的標(biāo)本材料的結(jié)果，認(rèn)為母平均比70小.

檢驗(yàn)調(diào)查者金先生的立場(chǎng)(有益水準(zhǔn)α=0.05).

Stat/basicstatistics/1SampleZ55 69 7847 49 5285 73 3371 70 8976 55 5153 52 71 87 38 70 67 81 73 63 Z-TestTestofmu=70.00vsmu<70.00Theassumedsigma=15.0VariableNMeanStDevSEMeanZPC12564.3215.113.00-1.890.029假設(shè)的比較平均對(duì)立假設(shè)P值比有益水準(zhǔn)α=0.05小,

為0.029，拒絕原假設(shè)

什么是P值？也稱為有效概率(SignificanceProbability)從檢證統(tǒng)計(jì)量的值計(jì)算的概率拒絕原假設(shè)的最小的有益水準(zhǔn)

附錄1-19/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第十九頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題9:對(duì)母平均的假設(shè)檢驗(yàn)-不知道分散的情況

推定新顯示器的平均壽命時(shí)間，抽取9個(gè)，壽命時(shí)間以小時(shí)為單位，測(cè)定的結(jié)果如下

假設(shè)壽命時(shí)間為正態(tài)分布，壽命時(shí)間的平均為52,000小時(shí)

標(biāo)準(zhǔn)偏差為500小時(shí).在這結(jié)果上，開發(fā)Team認(rèn)為顯示器的母平均壽命時(shí)間比50,000小時(shí)

長(zhǎng).用有益水準(zhǔn)α=0.05來(lái)檢驗(yàn).

Stat/basicstatistics/1Samplet500005100054000520005400050000530005200052000T-TestoftheMeanTestofmu=50000vsmu>50000VariableNMeanStDevSEMeanTPC295200015005004.000.0020P值比有益水準(zhǔn)α=0.05小,為0.002，因此原假設(shè)拒絕.即,能說(shuō)比50,000時(shí)間還長(zhǎng)。

附錄1-20/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題10:對(duì)母平均差異的假設(shè)檢驗(yàn)-兩個(gè)母分散相同的情況測(cè)定A公司和B公司生產(chǎn)的同一部品的參數(shù)C.其結(jié)果如下

兩公司的部品母平均參數(shù)是否有差異，用有益水準(zhǔn)α=0.05來(lái)檢驗(yàn).(假設(shè)母分散相同)

Stat/basicstatistics/2SampletA B82 7681 8180 9189 8286 7683 8080 7774 8786 7786 8386 83 TwoSampleT-TestandConfidenceIntervalTwosampleTforAvsBNMeanStDevSEMeanA1283.004.001.2B1081.004.991.695%CIformuA-muB:(-2.0,6.0)T-TestmuA=muB(vsnot=):T=1.04P=0.31DF=20BothusePooledStDev=4.47P值比有益水準(zhǔn)α=0.05大,

為0.31，原假設(shè)可以接受

→即,不能說(shuō)兩個(gè)公司的部品參數(shù)之間有差異

附錄1-21/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十一頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題10:對(duì)母平均的檢證-兩個(gè)母分散不同的情況

與上頁(yè)的問(wèn)題相同.但,假設(shè)兩個(gè)母分散不同.

Stat/basicstatistics/2SampletA B82 7681 8180 9189 8286 7683 8080 7774 8786 7786 8386 83 TwoSampleT-TestandConfidenceIntervalTwosampleTforAvsBNMeanStDevSEMeanA1283.004.001.2B1081.004.991.695%CIformuA-muB:(-2.1,6.1)T-TestmuA=muB(vsnot=):T=1.02P=0.32DF=17P值比有益水準(zhǔn)α=0.05大,為0.32，接受原假設(shè)

→即,不能說(shuō)兩個(gè)公司的部品參數(shù)有差異。

附錄1-22/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十二頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題11:母平均的改善結(jié)果的確認(rèn)

對(duì)前面例題6，英語(yǔ)分?jǐn)?shù)的向上Program進(jìn)行前/后，是否有英語(yǔ)分?jǐn)?shù)差異

用有益水準(zhǔn)

α=0.05檢驗(yàn)。

Stat/basicstatistics/pairedtbefore after76 8160 5285 8758 7091 8675 7782 9064 6379 8588 83PairedT-TestandConfidenceIntervalPairedTforbefore-afterNMeanStDevSEMeanbefore1075.8011.643.68after1077.4012.183.85Difference10-1.606.382.0295%CIformeandifference:(-6.16,2.96)T-Testofmeandifference=0(vsnot=0):T-Value=-0.79P-Value=0.448

附錄1-23/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十三頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題12:母比率的檢驗(yàn)

現(xiàn)存的型號(hào)CB773D在特定條件下，只有60%人判斷為Focus好.

開發(fā)新的型號(hào)EB771D，隨機(jī)地抽取100名，讓他們Test后，70%的人說(shuō)Focus好。

這結(jié)果用有益水準(zhǔn)α=0.05來(lái)檢證，是否能夠說(shuō)Focus更好.

Stat/basicstatistics/1ProportionTestandConfidenceIntervalforOneProportionTestofp=0.6vsp>0.6SampleXNSamplep95.0%CIZ-ValueP-Value1701000.700000(0.610183,0.789817)2.040.021假設(shè)的比較比率檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量正態(tài)分布假設(shè)

附錄1-24/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十四頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題13:某比率的檢證在美國(guó)總統(tǒng)選舉中，對(duì)XXX候補(bǔ)，想要推定舊金山地區(qū)和紐約地區(qū)的支持率的差異.

在舊金山地區(qū)調(diào)查5000名,在紐約地區(qū)中調(diào)查2000名后的結(jié)果，得到各2400名,1200名的

支持.對(duì)XXX候補(bǔ)，兩個(gè)地區(qū)的支持率是否相反，用有益水準(zhǔn)α=0.05來(lái)檢驗(yàn).

Stat/basicstatistics/2ProportionTestandConfidenceIntervalforTwoProportionsSampleXNSamplep1240050000.4800002120020000.600000Estimateforp(1)-p(2):-0.1295%CIforp(1)-p(2):(-0.145549,-0.0944512)Testforp(1)-p(2)=0(vsnot=0):Z=-9.07P-Value=0.000假設(shè)已設(shè)定的兩個(gè)比率的差異

附錄1-25/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十五頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題14:反復(fù)數(shù)不同的一元配置法(1/2)

銷售實(shí)績(jī)類似的營(yíng)業(yè)社員分成3Group，實(shí)施A、B、C三種方法再教育后調(diào)查了

銷售實(shí)績(jī)，調(diào)查三種教育方法有什么差異.

Stat/ANOVA/One-way(Unstacked)ABC458716638659354

附錄1-26/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十六頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題14:反復(fù)數(shù)不同的一元配置法(2/2)銷售實(shí)績(jī)類似的營(yíng)業(yè)社員分成3Group，實(shí)施A、B、C三種方法再教育后調(diào)查了

銷售實(shí)績(jī)，調(diào)查三種教育方法有什么差異.

Stat/ANOVA/One-way(Unstacked)One-wayAnalysisofVarianceAnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPFactor238.2819.148.490.005Error1227.052.25Total1465.33Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev----------+---------+---------+------A45.7501.258(-------*-------)B63.5001.517(------*-----)C57.2001.643(------*------)----------+---------+---------+------PooledStDev=1.5014.06.08.0

附錄1-27/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十七頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題14:有反復(fù)的二元配置法(1/3)調(diào)查影響時(shí)間當(dāng)生產(chǎn)數(shù)的4個(gè)種類的設(shè)備和3個(gè)種類的Material，每個(gè)水平的組合都反復(fù)3次，

根據(jù)有反復(fù)的二元配置法得到如下資料，分析各要因和交互作用的影響.

Calc/MakePatternedData/SimpleSetofNumbers→實(shí)驗(yàn)前沒(méi)有樹立實(shí)驗(yàn)計(jì)劃的情況(本例題)

Stat/ANOVA/Two-way…

設(shè)備MaterialB1B2B3A1A2A3A464,66,7072,81,6474,51,6565,63,5857,43,5247,58,6759,68,6566,71,5958,39,4258,41,4657,61,5353,59,38

附錄1-28/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十八頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題14:有反復(fù)的二元配置法(2/3)a輸入如下的反應(yīng)變數(shù)

b要因(A:設(shè)備)是對(duì)反應(yīng)變數(shù)的規(guī)則值，利用Minitab輸入要因值。要因(B:Material)也用同一的方法進(jìn)行產(chǎn)生的要因變數(shù)名要因變數(shù)開始值要因變數(shù)終值要因變數(shù)變化單位各要因變數(shù)的反復(fù)次數(shù)上面過(guò)程的反復(fù)次數(shù)

附錄1-29/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第二十九頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題14:有反復(fù)的二元配置法(3/3)Two-wayAnalysisofVarianceAnalysisofVarianceforProductiSourceDFSSMSFPA31156.6303B2349.4174.72.790.081Interaction6771.3128.52.050.097Error241501.362.6Total353778.6

附錄1-30/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題15:相關(guān)分析

為了知道男女高度的相關(guān)程度，調(diào)查了成年男女的高度的情況.在有益水準(zhǔn)α=0.05下檢證

相關(guān)關(guān)系

Stat/BasicStatistics/Correlationboy girl71 6968 6466 6567 6370 6571 6270 6573 6472 6665 5966 62Correlations(Pearson)Correlationofboyandgirl=0.558,P-Value=0.074

附錄1-31/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十一頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題16:回歸分析(中回歸分析1/3)

在LG高等學(xué)校，為了推定影響統(tǒng)計(jì)學(xué)的要因，實(shí)施Brainstorming，假因子選定為數(shù)學(xué)成績(jī)和缺席

次數(shù)的Data確保.假設(shè)假因子和統(tǒng)計(jì)學(xué)成績(jī)間的中回歸方程式，根據(jù)最小平方和來(lái)推定

Stat/Regression/Regression數(shù)學(xué)缺席統(tǒng)計(jì)學(xué)成績(jī)次數(shù)

成績(jī)65 3 8550 7 7455 5 7665 1 9055 3 8570 3 8765 1 9470 2 9855 4 8170 2 9150 3 7655 4 74

附錄1-32/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十二頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題16:回歸分析(中回歸分析2/3)RegressionAnalysisTheregressionequationisStat=53.7+0.607Math-1.93AbsentPredictorCoefStDevTPConstant53.6814.183.790.004Math0.60730.19843.060.014Absent-1.93460.9144-2.120.063S=3.721R-Sq=82.9%R-Sq(adj)=79.1%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression2603.66301.8321.800.000ResidualError9124.5913.84Total11728.25SourceDFSeqSSMath1541.69Absent161.97

附錄1-33/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十三頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題16:回歸分析(中回歸分析3/3)

附錄1-34/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十四頁(yè)，共四十三頁(yè)。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題17:檢驗(yàn)離散型資料的同一性(1/2)

為了查出地區(qū)別的NewDesignA,B,C先后度是否有差異，選擇Peking,NewYork,Seoul,London

的4個(gè)地區(qū)中各200名顧客作為對(duì)象，調(diào)查了先后順序，得到如下結(jié)果.

地區(qū)別Design先后順序是否不同，用有益水準(zhǔn)α=0.05下檢驗(yàn)。

Stat/Tables/Chi-SquareTest地區(qū)NewDesignABCLANewYorkSeoulLondon2118101867合計(jì)12113314713853958494344194200200200200800合計(jì)

附錄1-35/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十五頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題17:離散型資料的同一性檢驗(yàn)(2/2)Chi-SquareTestExpectedcountsareprintedbelowobservedcountsABCTotal1211215820016.75134.7548.502181334920016.75134.7548.503101474320016.75134.7548.504181384420016.75134.7548.50Total67539194800Chi-Sq=1.078+1.403+1.861+0.093+0.023+0.005+2.720+1.114+0.624+0.093+0.078+0.418=9.510DF=6,P-Value=0.147右邊表的各項(xiàng)的上面數(shù)字表示測(cè)定值,

下面的數(shù)據(jù)表示期望值.PValue=0.147

原假設(shè)?

So,隨著地域的Design先后順序是?

附錄1-36/41LGElectronics/LGENT6σTASKTEAM第三十六頁(yè)，共四十三頁(yè)?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)例題18:離散型資料獨(dú)立性檢驗(yàn)(1/2)

DID事業(yè)部每年以新入社員為對(duì)象實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)實(shí)習(xí)。為了查出他們的實(shí)習(xí)成績(jī)和今后1年間

工作成績(jī)之間是否有什么樣的關(guān)系，以全體新入社員400名為對(duì)象得到以下結(jié)果

按照下面資料，是否能看作新入社員的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)習(xí)成績(jī)影響1年的工作，

在有益水準(zhǔn)α=0.0