江南大学实验设计与数据处理作业.docx
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江南大学实验设计与数据处理作业
②打开SASAnalyst，然后选择数据文件，打开:
IIL-IHfRrri叭产）
X
1
0.&33
£
3
5.676
4
S
&.G79
各
6.&T2
《试验设计与数据处理》作业
第三章：
统计推断
3-7解:
（1）金球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下:
1将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：
阖ProgramEditor-（Untitled）
data即Id；
inputj
carcfcf
B.G83B.6S16,G76B.67BG・冊96-672
!
■
鼻
run；
亠甲Analysfc[newproject）
JPruje^t
FInGold
③设置参数，采用One-Samplet-testforaMean将待分析变量x送入Variable中，在单击Tests选中Interval，设置confidencelevel设置为90.0%:
④结果输出：
卩的置信度为0.9的置信区间为（6.67,6.68）
□ntSamplet-testforalean
SaitupleStatistic百forx
Mean
S.6fi
Std.Dev.gtd.Error
0.000.00
H?
pothesis：
Test
NulIhypothesis!
AltemeitIw:
Meanofx50
Meanofx0
tStatisticDf
莊冯再445
Prob>t
C.noni
forthehfesiri
SO%ConfidenesInterval
LovreCLimit;
UpperLimit.：
6.GC
金球方差置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：
1设置参数，采用One-SampleTestforaVarianee,将待分析变量x送入Variable中，并在Null:
Var中设置一个大于0的数，再单击Intervals，选中Interval，设置confideneelevel设置为90.0%：
OneSampeTestforaVadance；Gold
[ntervnls
2结果输出：
有结果可知d2的置信度为0.9的置信区间为（676E-8,0.0001）
OneSampleChi-squarelestfor&.Variance
SwlaStatisticsfor址
MeanSid.Dev^Variance
GG.67S2
H^pothe^isTest
NulIhypothesis:
AlternatIve：
Chi-square
a.ooo
O,Q03915E-6
VarIarcsof）c"IVarlarceof）t-I
DfProb
6<.0001
theVariance
90%CorfideneeInterval-for
Lw=『Linit
676E-8
UpperLi.it
0.0001
G.GE16.G67
6.667S.GG4
run;
R]PrcgramEditor-（Untitled）
vs—6iy
（2）银球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下:
1将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：
g址戎
inputcardsfi.eei
2打开SASAnalyst，然后选择数据文件，打开:
56,66
0.00
HypothesisTest
Nu11hypothesis：
Alternative：
Heain
Neo
ofof
y=
tStatlistit
Df
p
b
010
a-
3设置参数，采用One-Samplet-testforaMean将待分析变量y送入Variable中，在单击Tests选中Interval，设置confidencelevel设置为90.0%:
CorrtifllsncciIntoivals|powgr4na^E4S
CanfIds~c&Inler/ak
Ol'kinc^TntervtlCLoverboundOlilpperbound
HrnfidcncBII;19t.Il¥I县
4结果输出：
卩的置信度为0.9的置信区间为（6.66,6.67）。
OneSamplet-testforJiMean
SampleStati?
ticwfory
Std.Error
NhleanStd.Dev.
4967.0624<.U0»1
fortheMean
90篇ConfidenesInterval
LowerLimit；
UpperLimit；
银球方差置信度为0.9的置信空间，SAS程序如下：
1设置参数，采用One-SampleTestforaVarianee,将待分析变量y送入Variable中，并在Null:
Var中设置一个大于0的数，再单击Intervals，选中Interval，设置confideneelevel设置为90.0%:
④结果输出：
由结果可知（T2的置信度为0.9的置信区间为（379E-8,507E-7）。
OneSaipleChi-squareTestforaVariance
L
SanpIaStatisiicsfory
MMean
Std.Dev,
Veiriante
5釘冏4
0,003
HypothesisTest
Nu11&pc七hesIs:
Alternative:
VaifIsince
Variance
□fy=1
时八1
Chi-square
w
Prob
O.dOO
4
<.0001
90XConfScienceIntervalfortheVariance
LowerLinitUpperLimit
379E-8507E-?
3-13解：
题目中已知两个总体方差相等，且相互独立
本题是两个正态总体的参数假设检验问题。
关于均值差u1-u2的检验，其SAS程序如下:
①将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：
TheSftSSystem
inputMarkSncderessB?
!
；
cards；
0.2250.209CL2竝（L2Q60.21?
0.2400.2100.2300.2020.223
0.235U•眾40.2170.223.
0.136
n.?
r?
0.201
procpr1nt；
f*lProgramEditor-（Untitled）daUthesis;
run；
Ma.rkSnodgress
1.225
0Q
Q
0
Ci
0
217
230
m
235
217
0.209
0.205
0.19C
U・？
1U
0.202
0.207
0.224
0.223
0.220
0.201
2打开SASAnalyst，然后选择数据文件，打开:
AMt：
-richer
a*SiLLel*ri.
加歼曲"marprojort）!
白心my占£Anai/siis
L-|TTh/sis
二*MapL
JRpo占mgr
JI'Sa^shelp•二7Sa^usrr…卽Work
|n讥龍Tub】”mw
Smdgrcss
I
0-225
Q009
o
0.£05
3
O-23T
0.19&
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轨姑
0.2]
5
C20
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G
口M
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T
0.235
D.Z24
n
0SIT
Q223
3
0.22
1C
0.201
业Thrujw!
R厂-|肚=羊I
3设置参数，采用TwoSamplet-testforMeans并设置Mean1-Mean2=0,再将confideneelevel设置为95.0%:
4结果输出：
TwSampIet-leslfortheMeaniofMarkandSnodsress08:
2?
M
SampleStatisties
Group
hl
Std,
Std.Error
Mlark
8
g.!
9W7E
O.014£
D.OfEI
Stiodgress
10
（1.2087
0.009?
0.0081
HvpothwsisTest
Mui1hypothesis;
Mean1-
MeanJ=0
Altem&tiv&：
Ueari1-
Mean2^0
IfVigri
Are
tstatisticOf
Pr>t
Equa1
9,878
IE
0.0013
NotEqual
3.704
11.67
0.0032
因为在t检验中p-value值0.0013<0.05显著性水平），所以拒绝原假设，即认为两个作家所写的小品文中包含由3个字母组成的词的比例有显著的差异。
3-14解:
本题也是两个正态分布参数的假设检验冋题，对方差进行假设检验，米用F检验，其相
关SAS程序如下：
1同13题的①步，运行数据文件，并且打开SASAnalyst,然后选择数据文件：
2设置参数，采用TwoSampletestforVariances选择None,并将confidencelevel设置为95.0%:
③结果输出:
TwoSampleTest
forVarieincesofMarkardSnodsress
09:
27Vs
S&wleStatistics
Group
MieanStd,Dfev,Variance
Mark
SnodgresE
10
0,3310750_?
097
0.O14B0.000212
0.00970.000033
Hi/pothMijslest
Nu11twpothesls：
AHernAtIts：
Varian匚亡
Variance
1fYarieince2-1
1fVariance2*=1
-C*e£r&65ofFreedon*-Niw&r.
Denow.
Pr>F
2-27
0.5E01
因为在F检验中p-value值0.2501>0.05（显著性水平），所以接受原假设，即认为两总体方差相等是合理的。
第四章方差分析和协方差分析
4-1解:
本题目属于单因素试验的方差分析，且题目中已知各总体服从正态分布，且方差相同,
其SAS程序如下：
①将数据输入SAS生成数据文件，然后运行:
T*lProgramEditor-（Untitled]
dat^iNitibiotic;
inputiut:
cards；
QM20.fSH27*8LN5.6HM2LGLV29.2
QM24.3SH92.8LN$.2HM17.4LV92.8帥26.5SH30.8LN11.0HM15.3LY25.0帥32.0SH34.8LN«-3HM19,0LV24.?
procprint；
run;
1
QM
29.B
2
SH
27.3
3
LM
5.6
4
HM
21.6
5
LV
29.2
6
QM
?
4.3
7
SH
32.6
S
LM
G.2
9
HM
17.4
10
LV
32.9
11
QM
29.5
12
SH
ao.s
13
LM
11,0
14
Hhl
IS.3
15
LV
25.0
ie
QL1
32,0
17
SH
34用
IB
LM
时
13
Hhl
13.0
20
LV
24.2
TheSASSystem
Obssux
2打开SASAnalyst,然后选择数据文件，打开:
/氏2y£t:
trQroject）
计盘忖-鼎刊開总厲
Sjr^.nttwticAnsiyEs
计戶Arribigit|
③设置参数，选择
Statistics—ANOVA—
ONE-WAYANOVA,
L
訓
E96
SH
zt.3
a
LM
S.：
8
4
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号
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謝
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对
32-6
8
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6.2
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H
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W
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205
12
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SH
却fl&
Iti
Ji1'
3.3
1?
'fl
19
辺
U/
Z'l.2
«.1minrii~{Ffn尸戸、
nux
将分类变量su送入
Independent中，将响应变量x送入Dependent中:
④结果输出：
TheANOVAProcedure
CassLe^el[nfonnatlon
ClassLevelsValues
su5-IMUdL¥QMSH
Numberofcbservations20
12；10Wednesday,OctoLer14,2012f
TheANOVAProcedure
DependentYariible：
x
Sunof
Souret
DF
Squares
MetnSquar;
fy&ius
Pr>F
hfodel
4
148C,823000
370.2D5750
40.8B
<.tooi
Error
15
185.922500
9.054095
CorrectedTnU1
19
1516.645500
R-Square
CoeffVarRint
MSE£
0.915985
13J2D233JOOS12522/92500
Souret
OF
AriovaSS
MeirSquare
F
Value
Pr>F
su
4
140C.823OOO
310.205760
40.^
<.D001
因为p-value值<0.0001<0.05（显著性水平），所以拒绝原假设，即认为这些百分比的均值有显著差异。
4-2解：
本题属于双因素试验分析，题目中采用正态分布，方差相等，其SAS程序如下:
1将数据输入SAS生成数据文件，然后运行：
ThtSASSystftm
14：
00Wednesday
concentration
tewerature
rep
[*1ProgramEditor・（Untitled）datftgains；
doconcentrationr1to3；dotempsrailune=It□4:
dorep=1to2;
inputR飽；
nutput；
end；
end;
end:
cards;
141011111331012
97108711610
5111314121314W
*
procprint;
ri_ri；
1
2
1
2
1
14
10
11
11
12
3
1U
12
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
U
?
3
24
1
2
1
?
1
?
1
2
1
?
1
2
1W
S
7
11
10
11
13
14
12
15
14
10
2打开SASAnalyst，然后选择数据文件，打开:
SelectAMember
lenderHsi[血in?
;
Trtlin
Map^Rp-OEmgr□as-hdaSai^uwrWort
餌I
Cancel|
③设置参数，选择Statistics—ANOVA—和temperature送入Independent中，将响应变量
T^-+r：
'：
•订_rnMfinm
■…納？
rD时卄j~i-k-]叶icbl云
FATORIALANOVA，将分类变量concentrationR送入Dependent中：
④结果输出:
TheGLMProcedure
ClftSS：
LevelInforbithion
Cl»sLevelsVaIues
ccncentration3123
temper*ture4123d
Mumberofabs?
rva,tions24
TneGLMProcedure
DependentVarilble：
R
Source
Sjmof
DFSqjares
MeanSquare
FValue
Pr>F
Model
11
7.50030
l+33
Error
12
£5.0000000
5.41皓甜7
Corre;tmdTo:
al
23
147.883399S
R-SquareCoeffV&rRootHSERMean
n.SBO^IR22.U?
7S2.31787310.41667
Source
DF
TypeHISS
kleariSquare
FValue
Pr>F
concentration
2
44.38»33333
22.16866667
4.09
0.0442
temperature
3
11.60010000
3.8阴33333
0+71
0.6657
coriceitr（ai*terperatur
6
27,00010000
4.50000000
q,GG84
从分析结果可知，浓度concentration的p-value值0.0442<0.05所以浓度对生产得率的影响显著；温度temperature的p-value值0.5657>0.05和交互作用concentration*temperature的p-value值0.5684>0.05,所以温度和交互作用对生产得率的影响不显著，即只有浓度的影响是显著的。
第五章正交试验设计
5-3解：
将A、B、C、D四个因素的水平按照L9（34）排出普通配比方案如下:
7、.、因素试验号
A
B
C
D
1
1（0.1）
1（0.3）
3（0.1）
2（0.3）
2
2（0.3）
1
1（0.2）
1（0.5）
3
3（0.2）
1
2（0.1）
3（0.1）
4
1
2（0.4）
2
1
5
2
2
3
3
6
3
2
1
2
7
1
3（0.5）
1
3
8
2
3
2
2
9
3
3
3
1
由于题目要求各行的四个比值之和为1,故对每行分别进行计算：
第一组：
0.1+0.3+0.1+0.3=0.8
第二组：
0.3+0.3+0.2+0.5=1.3
第九组：
0.2+0.5+0.1+0.5=1.3
1号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.1:
0.3:
0.1:
0.3，因此在1号试验中
A=0.1
0.10.30.10.3
1
=0.125;B=0.3
=0.375
0.10.30.10.3
1
C=0.1*:
=0.125;
0.10.30.10.3
2号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.3:
0.3:
0.2:
0.5，因此在2号试验中
1
D=0.3*=0.375
0.10.30.10.3
A=0.3*
0.30.30.20.5
1
=0.231;
B=0.3*
0.30.30.20.5
1
=0.231
C=0.2*=0.154;
0.30.30.20.5
3号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.2:
0.3:
0.1:
0.1，因此在3号试验中
1
D=0.5*=0.384
0.30.30.20.5
A=0.2*
0.20.30.10.1
1
=0.286;
B=0.3*
=0.428
0.20.30.10.1
1
C=0.1*=0.143;
0.20.30.10.1
4号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.1:
0.4:
0.1:
0.5，因此在4号试验中
1….亠1
D=0.1*
=0.143
0.20.30.10.1
A=0.1*=0.091;B=0.4*
0.10.40.10.50.10.40.10.5
11
=0.364
C=0.1*=0.091;D=0.5*=0.454
0.10.40.10.50.10.40.10.5
5号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.3:
0.4:
0.1:
0.1，因此在5号试验中
A=0.3*——
0.3
1
0.40.1
亦=0.333；B=0.4*石
1
0.40.1
=0.445
0.1
C=0.1*=0.111;D=0.1*=0.111
0.30.40.10.10.30.40.10.1
6号试验中四种因素的比为A:
B:
C:
D=0.2:
0.4:
0.2:
0.3，因此在6号试验中
A=0.2*=0.182;B=0.4*
0.20.40.20.30.20.40.20.3
11
=0.364
1亠一….亠1
C=0.2*=0.182;D=0.3*=0.272
0.2
升级会员 