统计学第十章答案解析.docx
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统计学第十章答案解析
第十章习题
10.1
H0:
三个总体均值之间没有显著差异。
H1:
三个总体均值之间有显著差异。
方差分析：
单因素方差分析
SUMMAR
Y
组
观测数
求和
平均
方差
1
5
790
158
61.5
2
4
600
150
36.66667
3
3
497
165.6667
154.3333
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
425.5833
2
212.7917
2.881331
0.107857
8.021517
组内
664.6667
9
73.85185
总计1090.25
11
答：
方差分析可以看到，由于P=0.1078>0.01,所以接受原假设H0。
说明了三个总体均值之间没有显著差异。
10.2
H0:
五个个总体均值之间相等。
H1:
五个总体均值之间不相等。
方差分析：
单因素方差分析
SUMMARY
组
观测数
求和
平均
方差
1
3
37
12.33333
4.333333
2
5
50
10
1.5
3
4
48
12
0.666667
4
5
80
16
1.5
5
6
78
13
0.8
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
93.76812
4
23.44203
15.82337
1.02E-05
4.579036
组内
26.66667
18
1.481481
总计
120.4348
22
答：
方差分析可以看到，由于P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设H0。
说明了五个总体均
值之间不相等。
10.3
H0:
四台机器的装填量相等。
H1:
四台机器的装填量不相等
方差分析：
单因素方差分析
SUMMAR
Y
组
观测数
求和
平均
方差
1
4
16.12
4.03
0.000333
2
6
24.01
4.001667
0.000137
3
5
19.87
3.974
0.00033
4
4
16.02
4.005
0.000167
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
0.007076
3
0.002359
10.0984
0.000685
5.416965
组内
0.003503
15
0.000234
总计
0.010579
18
答：
方差分析可以看到，由于P=0.00068<0.01,所以拒接原假设H0。
说明了四台机器装填
量不相同。
10.4
H0:
不同层次管理者的满意度没有差异。
H1:
不同层次管理者的满意度有差异
方差分析：
单因素方差分析
SUMMAR
Y
组
观测数
求和
平均
方差
列1
5
38
7.6
0.8
列2
7
62
8.857143
0.809524
列3
6
35
5.833333
2.166667
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
29.60952
2
14.80476
11.75573
0.000849
3.68232
组内
18.89048
15
1.259365
总计
48.5
17
答：
方差分析可以看到，由于P=0.000849<0.05,所以拒接原假设H0。
说明了不同层次管
理者的满意度有差异。
10.5
H0：
3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。
H1:
3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异
单因素方差分析
VAR00002
平方和
df
均方
F
显著性
组间
615.600
2
307.800
17.068
.000
组内
216.400
12
18.033
总数
832.000
14
多重比较
因变量:
VAR00002
LSD
（I）（J）
均值差
标准误
显著性
95%置信区间
VAR00001VAR00001
（I-J）
下限
上限
2.00
14.40000*
2.68576
.000
8.5482
20.2518
1.00
3.00
1.80000
2.68576
.515
-4.0518
7.6518
-14.40000
-20.251
1.00
2.68576
.000
-8.5482
*
8
2.00
-12.60000
-18.451
3.00
2.68576
.001
-6.7482
*
8
1.00
-1.80000
2.68576
.515
-7.6518
4.0518
3.00
2.00
12.60000*
2.68576
.001
6.7482
18.4518
*.均值差的显著性水平为0.05。
答：
方差分析可以看到，由于P=0.00031<0.01,所以拒接原假设H0。
说明了不同3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异。
通过SPSS分析（1,2,3代表A,B,C公司），通过显著性对比可知道A和B以及B和C公司有差异。
10.6
H0：
不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
H1:
不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
方差分析：
单因素方差分析
SUMMAR
Y
组
观测数
求和
平均
方差
a
9
80.8
8.977778
0.164444
b
9
71.4
7.933333
0.3675
c
8
69.9
8.7375
0.454107
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
组间
5.349156
2
2.674578
8.274518
0.001962
3.422132
组内
7.434306
23
0.323231
总计
12.78346
25
答：
方差分析可以看到，由于P=0.00196<0.05,所以拒接原假设H0。
说明了不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。
10.8
行因素（供应商）
列因素（车速）
H0:
u1=u2=u3=u4=u5
H1:
ui（i=1,2,3,4,5）不全相等
H0:
u1=u2=u3
H1:
ui（i=1,2,3）不全相等
方差分析：
无重复双因素分析
SUMMARY观测数
求和
平均
方差
1
3
11.3
3.766667
0.493333
2
3
10.1
3.366667
0.303333
3
3
10.6
3.533333
0.303333
4
3
9.3
3.1
0.21
5
3
12.1
4.033333
0.503333
d
5
17.7
3.54
0.073
z
5
20.8
4.16
0.258
g
5
14.9
2.98
0.092
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
行
1.549333
4
0.387333
21.71963
0.000236
3.837853
列
3.484
2
1.742
97.68224
2.39E-06
4.45897
误差
0.142667
8
0.017833
总计
5.176
14
答：
根据方差分析，
对于行因素，P=0.000236<0.01,所以拒绝原假设。
说明不同供应商生产的轮胎对磨损
程度有显著影响。
对于列因素，p=2.39E-06<0.01，所以拒绝原假设，说明不同车速对磨损程度有显著影响。
10.9
H1:
不同品种对收获量有显著影响。
列因素（施肥方案）H0:
不同施肥方案对收获量没有显著影响。
H1:
不同施肥方案对收获量有显著影响。
方差分析：
无重复双因素分析
SUMMARY观测数
求和
平均
方差
1
4
41.6
10.4
1.286667
2
4
46.2
11.55
1.95
3
4
49.1
12.275
2.0825
4
4
52.7
13.175
1.189167
5
4
51.5
12.875
1.169167
1
5
66.2
13.24
0.983
2
5
61.3
12.26
3.563
3
5
59.8
11.96
1.133
4
5
53.8
10.76
1.133
方差分析
差异源
SS
df
MS
F
P-value
Fcrit
行
19.877
4
4.96925
8.08994
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