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2020年典型例题资料.doc


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2020年典型例题资料.doc
文档介绍:
典型例题-G-方差分析-某企业准备用三种方法组装一种新的产品,为确定哪种方法每小时生产的产品数量最多,随机抽取了名工人,并指定每个人使用其中的一种方法。通过对每个工人生产的产品数进行方差分析,得到如下表所示的结果。每个工人生产产品数量的方差分析表差异源SSdfMSFP-valueFcrit组间③①⑥..组内②⑤———总计④————()完成上面的方差分析表()若显著性水平为a=,检验三种方法组装的产品数量之间是否有显著差异。解:()完成方差分析表,以表格中所标的①、②、③、④、⑤、⑥为顺序,来完成表格,具体步骤如下:①求k-根据题目中“该企业准备用三种方法组装一种新的产品”可知,因素水平(总体)的个数k=,所以第一自由度df=k-=-=,即SSA的自由度。②求n-k由“随机抽取了名工人”可知,全部观测值的个数n=,因此能够推出第二自由度df=n-k=-=,即SSE的自由度。③求组间平方和SSA已知第一自由度df=k-=-=,MSA=根据公式所以,SSA=MSA×(k-)=×=④求总误差平方和SST由上面③中能够知道SSA=;此外从表格中能够知道:组内平方和SSE=,根据公式SST=SSA+SSE能够得出SST=+=,即总误差平方和SST=⑤求SSE的均方MSE已知组内平方和SSE=,SSE的自由度n-k=-=根据公式所以组内均方MSE=⑥求检验统计量F已知MSA=,MSE=根据所以F=()题目中假设a=,根据第一自由度df=k-=-=和第二自由度df=n-k=-=,(,)=,所以F=<Fa=,所以接受原假设,即m=m=m成立,表明m、m、m之间没有显著差异,也就是说,用三种方法组装的产品数量之间没有显著差异。典型例题-G-方差分析-东部北部中部南部西部五个地区每天发生交通事故的次数如表所示。由于是随机抽样,有一些地区的样本容量较多,(如南部和西部)而有些地区样本容量较少(如东部)。试以a=。解:计算原数据的和:东部北部中部南部西部合计以及原数据的平方和:东部北部中部南部西部合计单因素方差分析表方差来源SSdfMSF组间...组内..总差异.假设检验:H:μ=μ=μ=μ=μ,五个地区平均每天交通事故的次数相等。H:μ,μ,μ,μ,μ不全相等,五个地区平均每天交通事故的次数不相等。查表得:(,)=>F=所以接受H,即五个地区平均每天交通事故的次数相等。典型例题-H-相关与回归分析-设有统计资料如下表所示。某地居民消费和收入的相关表单位:百元消费支出y可支配收入x用EXCEL的回归分析(置信度%),得到如下结果:试通过用公式计算,比较对照,理解所得结果。解:x-bar=,y-bar=相关系数为SSR+SSE=+==SST对于第一部分:通过以上计算分析,可知:MultipleR是相关系数;RSquare是判定系数;AdjustedRSquare是根据以下公式来计算的:标准误差是根据以下公式来计算的:观测值是原始数据的个数,即n。对于第二部分:第一列df是自由度,第行的表示是一元线性回归;第二行是残差的自由度n-=,第三行是总的自由度+=;第二列SS是误差平方,第一行是SSR=,第二行是SSE=,第三行是SST=,这里有SSR+SSE=SST;第三列MS是平均误差平方,第一行是MSR=,第二行是MSE=;第四列F是F=MSR/MSE=;最后一列Significa 内容来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.