《商務統(tǒng)計分析 第2版》 第8章 習題答案

ADDINCNKISM.UserStyle思考題答案8.1方差分析是通過分析樣本數(shù)據(jù)的誤差來源，完成對不同因素水平下的樣本均值是否相等的假設檢驗，進而對因素是否會對因變量產生顯著影響做出判斷。8.2方差分析的原假設是認為不同因素水平下的樣本均值相等，如果方差分析結果顯著，則拒絕原假設，表示不同因素水平下的均值至少有一個不相同，因素對樣本有顯著影響。8.3方差分析的基本假設有三點：數(shù)據(jù)獨立性、正態(tài)性和方差齊次性。三種假設對方差分析結果都有影響，應注意在研究中，選用合理方式收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行檢驗。8.4單因素試驗是指一種僅討論一種試驗條件對試驗結果有無顯著影響的分析，雙因素試驗則是討論兩種試驗條件對試驗結果有無顯著影響的試驗。無重復性試驗是指每個因素每一種不同水平組合下只進行一次試驗，等重復性試驗是每種因素每一種不同水平組合下均進行等重復次試驗。等重復和無重復的單因素試驗，其分析過程原理過程沒有區(qū)別，但是雙因素情況下，無重復性試驗原理和過程是不考慮兩因素的交互效應的，等重復性試驗則是綜合分析因素間的交互作用。8.5因素的相關性是指因素之間存在某種關聯(lián)，如線性相關，因素相關對方差分析的結果會產生較大影響，從而導致方差分析無法得出有效結論?？紤]交互作用的雙因素試驗綜合考慮了兩因素的交互項，但是仍無法消除因素的相關性對方差分析結果的影響。8.6H0：儀器對測量值沒有影響；H1：儀器對測量值沒有影響此題目經分析為單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行單因素方差分析的操作，結果如下：表8.6三臺儀器測量D-酒石酸的比旋光度值數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性儀器0.32933320.1646672.4097560.131889誤差e0.82120.068333總和1.14933314可以看出，在的顯著性水平下，儀器對模型不顯著，認為不同儀器對測量結果無明顯影響。8.7H0：三種方法無差異；H1:三種方法有差異此題目經分析為單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行單因素方差分析的操作，結果如下：表8.7三種測速法測得的聲速數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性測速方法88.4365244.218251.5249810.264213誤差e289.95941028.99594總和378.395912可以看出，在的顯著性水平下，測速方法對模型不顯著，認為測速方法對聲速測量結果無明顯影響。8.8H0:4個城市7月份平均溫度之間無顯著差異；H1：4個城市7月份平均溫度之間有顯著差異此題目經分析為單因素方差分析，且組間自由度為3，總自由度為19，那么組間自由度為16，根據(jù)方差分析原理過程，將表格補充完整，結果如下：方差分析表差異源SSdfMSFP-valueFcrit組間15.61235.2043.3808670.0442883.238872組內24.628161.53925---總計40.2419----8.9對省份提出假設H0：省份對總造林面積無顯著影響；H1：省份對總造林面積有顯著影響對年份提出假設H0：年份對總造林面積無顯著影響；H1：年份對總造林面積有顯著影響此題目經分析為雙因素無重復試驗，只考慮主效應的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行雙因素方差分析的操作，結果如下：表8.9四個省份2015-2017年3年的造林總面積數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性省份20838.3536946.1165.3311330.03959年份3725.43421862.7171.4296320.310642誤差e7817.60561302.934總和109844.00012可以看出，在的顯著性水平下，省份對模型顯著，年份對模型不顯著，認為省份對總造林面積有明顯影響，而年份對總造林面積沒有明顯影響。8.10H0：行業(yè)對工資水平無顯著影響；H1：行業(yè)對工資水平有顯著影響對此題目進行單因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行單因素方差分析的操作，結果如下：表8.10-12013-2017年間國有單位中不同行業(yè)的職工工資數(shù)據(jù)單因素方差分析表差異源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量FP-value行業(yè)6.243E941.561E917.7220.000誤差1.761E9208.807E7總和8.005E924可以看出，在的顯著性水平下，行業(yè)的p值小于值，認為年收入受到行業(yè)的影響。對此題目進行雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行無重復雙因素方差分析的操作，結果如下：表8.10-22013-2017年間國有單位中不同行業(yè)的職工工資數(shù)據(jù)無重復雙因素方差分析表差異源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量FP-value行業(yè)6.24E941.56E9145.61140年份1.59E943.97E837.082740誤差1.72E81610718803總計8E+0924可以看出，在的顯著性水平下，行業(yè)的p值小于值，認為年收入受到行業(yè)的影響。8.11對工人提出假設H0：工人對生產效率無顯著影響；H1：工人對生產效率有顯著影響對機器提出假設H0：機器對生產效率無顯著影響；H1：機器對生產效率有顯著影響此題目經分析為雙因素無重復試驗，只考慮主效應的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行雙因素方差分析的操作，結果如下：表8.11四名工人分別在兩臺機器的日生產量數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性工人104.500334.833.559.678機器8.00018.000.128.744誤差e187.000362.333總和22984.0008可以看出，在的顯著性水平下，工人對該模型顯著，機器對該模型不顯著，認為工人對生產效率有明顯影響，但是機器對生產效率沒有明顯影響。8.12對木材比重提出假設H0:木材比重對木材抗壓強度無顯著影響；H1:木材比重對木材抗壓強度有顯著影響對加荷速度提出假設H0:加荷速度對木材抗壓強度無顯著影響；H1:加荷速度對木材抗壓強度有顯著影響此題目經分析為雙因素無重復試驗，只考慮主效應的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行雙因素方差分析的操作，結果如下：表8.12三種比重的木材在三種不同加荷速度下測得的抗壓強度數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性比重4.15022.07555.1810.001比荷速度0.08920.0441.1810.395誤差e0.15040.038總和218.7189可以看出，在的顯著性水平下，比重對模型顯著，比荷速度對模型不顯著，認為比重對抗壓強度有明顯影響，而比荷速度對抗壓強度沒有明顯影響。8.13對灌注速度提出假設H0：灌注速度對糖漿損失沒有顯著影響；H1：灌注速度對糖漿損失有顯著影響對操作壓強提出假設H0：操作壓強對糖漿損失沒有顯著影響；H1：操作壓強對糖漿損失有顯著影響對交互項提出假設H0：灌注速度與操作壓強的交互對糖漿損失沒有顯著影響；H1：灌注速度與操作壓強的交互對糖漿損失有顯著影響此題目經分析為雙因素等重復試驗，考慮主效應以及交互效應的雙因素方差分析，利用Excel、SPSS或R語言進行雙因素交互作用方差分析的操作，結果如下：表8.13在不同的灌注速度和操作壓強下，機器的損失糖漿的量數(shù)據(jù)方差分析表方差來源離差平方和SS自由度df均方MS檢驗統(tǒng)計量F顯著性灌注速度525.8522262.9260.9720.397操作壓強2494.29621247.1484.6080.024灌注速度*操作壓強5149.03741287.2594.7570.009誤