数据分析实验报告Word文档格式.docx
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中值
727.50
530.50
1499.50
方差
1031026.918
399673.838
4536136.444
百分位数
25
304.25
239.75
596.25
50
75
1893.50
1197.00
4136.75
3画直方图，茎叶图，QQ图。
（全国居民）
分析—描述统计—探索，选择如下：
全国居民Stem-and-LeafPlot
FrequencyStem&
Leaf
9.000.122223344
5.000.56788
2.001.03
1.001.7
1.002.3
3.002.689
1.003.1
Stemwidth:
1000
Eachleaf:
1case（s）
分析—描述统计—QQ图，选择如下：
习题1.1
4数据正态性的检验：
K—S检验，W检验
数据：
取显著性水平为0.05
（1）K—S检验
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
身高
60
正态参数a,,b
139.00
标准差
7.064
最极端差别
绝对值
.089
正
.045
负
-.089
Kolmogorov-SmirnovZ
.686
渐近显著性（双侧）
.735
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算得到。
结果：
p=0.735大于0.05接受原假设，即数据来自正太总体。
（2）W检验
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
df
Sig.
.200*
.972
.174
a.Lilliefors显著水平修正
*.这是真实显著水平的下限。
在Shapiro-Wilk检验结果
，p=0.174大于0.05接受原假设，即数据来自正太总体。
习题1.5
5多维正态数据的统计量
x1
x2
x3
x4
21
18.219
27.867
4.505
33.767
均值向量为：
项间协方差矩阵
3.509
2.707
1.019
1.266
3.559
1.139
1.289
1.998
1.740
4.032
相关性
Pearson相关性
1
.766**
.385
.336
显著性（双侧）
.000
.085
.136
.427
.340
.054
.131
.613**
.003
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
x4与其他数据无相关性，其他三组数据线性相关
相关系数
Spearman的rho
1.000
.790**
.434*
.431
Sig.（双侧）
.
.049
.051
.511*
.488*
.018
.025
.691**
.001
**.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的。
*.在置信度（双测）为0.05时，相关性是显著的。
由Spearman相关矩阵的输出结果看，取显著性水平0.1，p值皆小于0.1，所以数据相关性显著
习题2.4
6线性回归线的拟合，回归系数的区间估计与假设检验，回归系数的选择、逐步回归。
7残差分析
分析—回归—线性，选择如下：
逐步回归结果：
两变量的系数p值均小于0.05均有统计学意义。
由残差统计量表看出，数据无偏离值，标准差比较小，认为模型健康。
概率论课本习题7.5
8一个正态总体独立样本均值的t检验与区间估计
分析—比较均值—独立样本T检验：
One-SampleStatistics
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
折断力
10
2833.50
35.044
11.082
样本均值为2833.50与总体均值2820比较接近
One-SampleTest
TestValue=2820
t
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
1.218
9
.254
13.500
-11.57
38.57
t值为1.218小于临界值2.26，且P值为0.254大于显著性水平0.05，接受原假设，即认为样本均值与总体均值之差可能是抽样误差所导致
概率论课本习题7.7
9两个正态总体均值差异比较的t检验与配对检验
分析—均值比较—独立样本T检验，选择如下：
P值为1大于显著性水平0.05，认为方差相等。
此时，p值（Sig.（2-tailed））为0.229大于显著性水平0.05，认为样本均值是相等的，即电阻均值没有显著性差异。
分析—比较均值—配对样本T检验，选择如下：
结果同上：
认为样本均值是相等的，即电阻均值没有显著性差异。
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