统计分析考查课试题2.docx
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统计分析考查课试题2
河南师范大学生命科学学院
研究生考查课程答卷
年级类别：
12级
学科专业：
植物学
学号：
1204180284
姓名：
郭晓博
课程名称：
SPSS统计分析
授课教师：
张黛静邵 云姜丽娜
考试时间：
2013-06-26
考试分数：
1、SPSS的全称是什么？
SPSS统计软件的特点是什么？
Spss全称是StatisticalPackagefortheSocialScienceorStatisticProductsandServiceSolution。
Spss特点：
操作简单，易学易用；具有较强的统计功能和强大的作图功能，特别是能够快速准确的完成大量的、烦琐的、专业的和复杂的数据统计分析。
是国际上认可的专业统计分析软件之一。
2、为了从3种原料和3种温度中选择使酒精产量最高的水平组合，设计了二因素试验，重复4次，结果如表1所示。
试进行统计分析，并进行解释。
表1 原料与温度对酒精产量影响资料（kg）
原料（A）
重复
温度（B）
B1（30℃）
B2（35℃）
B3（40℃）
A1
1
41
11
6
2
49
12
22
3
23
25
26
4
25
24
11
A2
1
47
43
8
2
59
38
22
3
50
33
18
4
40
36
14
A3
1
48
55
30
2
35
38
33
3
53
47
26
4
59
44
19
原料和温度交互作用sig=0.086＞0.05差异不显著，可以不考虑原料和温度的交互作用
原料和温度的sig=0.000＜0.01差异均达到极显著水平
原料之间差异达到显著水平，A2、A3极显著高于A1，A2和A3差异不显著
温度之间差异达到极显著水平，B1、B2、B3差异均达到极显著水平，B1极显著高于B2、B3，B2极显著高于B3。
所以最佳组合为A2B1或A3B1。
3、测定了10个大麦亲本材料的穗长（x1）、穗下节间长（x2）、每株穗数（x3）、每穗粒数（x4）、每株粒数（x5）、千粒重（x6）和每株粒重（y）的关系，结果如表2所示。
试用逐步回归的方法建立y依xj的最优线性回归方程，并进行解释。
表2大麦穗长资料
编号
穗长（x1）/cm
穗下节间长（x2）/cm
每株穗数（x3）/个
每穗粒数（x4）/粒
每株粒数（x5）/粒
千粒重（x6）/g
每株粒重（y）/g
1
9.5
28.3
12.3
23.0
282.1
38.4
10.7
2
6.2
36.0
12.3
24.8
306.6
37.4
11.5
3
6.1
33.1
10.4
24.6
258.5
30.2
7.6
4
8.9
32.5
12.8
28.3
362.6
37.2
12.5
5
7.9
30.6
9.0
28.4
256.6
34.0
8.7
6
8.1
31.8
13.7
20.0
273.8
45.5
14.9
7
9.4
25.6
12.7
22.8
282.2
29.0
8.2
8
4.9
29.8
8.8
51.1
447.4
26.0
11.6
9
7.4
32.9
9.1
49.2
449.1
31.9
14.3
10
5.8
29.8
10.2
23.3
238.2
27.3
6.5
DescriptiveStatistics
Mean
Std.Deviation
N
每株粒重
10.650
2.8434
10
每株粒数
315.710
77.6034
10
穗长
7.420
1.6102
10
穗下节间长
31.040
2.8941
10
每株穗数
11.130
1.8282
10
每穗粒数
29.550
11.1515
10
千粒重
33.690
6.0110
10
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
每株粒数a
.
Enter
2
千粒重
.
Stepwise（Criteria:
Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100）.
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
每株粒重
ModelSummaryc
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
1
.607a
.368
.289
2.3976
2
.979b
.958
.946
.6587
1.254
a.Predictors:
（Constant）,每株粒数
b.Predictors:
（Constant）,每株粒数,千粒重
c.DependentVariable:
每株粒重
模型1给出了每株粒重与每株粒数之间的相关系数0.607，反应了两者之间具有显著的线性关系。
模型2中，因变量与两个自变量的复相关系数为0.979，反映了每株粒重与每株粒数和千粒重之间具有显著的线性关系。
模型2给出了杜宾-瓦特森值为1.254
ANOVAc
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
26.777
1
26.777
4.658
.063a
Residual
45.988
8
5.749
Total
72.765
9
2
Regression
69.728
2
34.864
80.351
.000b
Residual
3.037
7
.434
Total
72.765
9
a.Predictors:
（Constant）,每株粒数
b.Predictors:
（Constant）,每株粒数,千粒重
c.DependentVariable:
每株粒重
表中给出了两个模型的方差分析结果
模型1，F=4.658sig=0.063未达到显著水平
模型2，F=80.351sig=0.000达到极显著水平，存在显著线性关系
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
3.633
3.339
1.088
.308
每株粒数
.022
.010
.607
2.158
.063
2
（Constant）
-10.972
1.731
-6.339
.000
每株粒数
.029
.003
.783
9.884
.000
千粒重
.373
.037
.788
9.949
.000
a.DependentVariable:
每株粒重
根据表中数据非标准化系数B的值可知，逐步回归过程中先后建立的两个回归模型分别是
y=3.633-0.022X5
y=-10.972+0.029X5+0.373X6
根据表中标准化回归系数Beta的值可知，逐步回归过程中先后建立的两个标准化回归模型分别是
y=0.607X5
y=0.783X5+0.788X6
ExcludedVariablesc
Model
BetaIn
t
Sig.
PartialCorrelation
CollinearityStatistics
Tolerance
1
穗长
.323a
1.141
.291
.396
.952
穗下节间长
.290a
1.016
.343
.359
.969
每株穗数
.551a
2.228
.061
.644
.865
每穗粒数
-1.154a
-1.912
.097
-.586
.163
千粒重
.788a
9.949
.000
.966
.950
2
穗长
-.068b
-.728
.494
-.285
.736
穗下节间长
-.014b
-.156
.881
-.063
.824
每株穗数
-.003b
-.026
.980
-.011
.478
每穗粒数
.147b
.554
.600
.221
.094
a.PredictorsintheModel:
（Constant）,每株粒数
b.PredictorsintheModel:
（Constant）,每株粒数,千粒重
c.DependentVariable:
每株粒重
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
6.043
13.851
10.650
2.7834
10
Std.PredictedValue
-1.655
1.150
.000
1.000
10
StandardErrorofPredictedValue
.249
.480
.351
.090
10
AdjustedPredictedValue
5.733
13.507
10.504
2.6977
10
Residual
-.8044
1.0487
.0000
.5809
10
Std.Residual
-1.221
1.592
.000
.882
10
Stud.Residual
-1.366
2.322
.088
1.121
10
DeletedResidual
-1.0068
2.2316
.1461
.9631
10
Stud.DeletedResidual
-1.477
4.488
.290
1.688
10
Mahal.Distance
.381
3.871
1.800
1.368
10
Cook'sDistance
.003
2.028
.278
.621
10
CenteredLeverageValue
.042
.430
.200
.152
10
a.DependentVariable:
每株粒重
’
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