机械工程专业的试验设计与数据处理课程.doc

机械工程专业的试验设计与数据处理课程-作者：-日期：试验设计与数据处理专业：机械工程 班级：机械11级专硕 学号：S110805035 姓名：赵龙第三章：统计推断3-13 解：取假设H0：u1-u20和假设H1：u1-u20用sas分析结果如下： Sample Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error - x 8 0.231875 0.0146 0.0051 y 10 0.2097 0.0097 0.0031 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0 Alternative: Mean 1 - Mean 2 = 0 If Variances Are t statistic Df Pr t - Equal 3.878 16 0.0013 Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。3-14 解：用sas分析如下： Hypothesis Test Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative: Variance 1 / Variance 2 = 1 - Degrees of Freedom - F Numer. Denom. Pr F - 2.27 7 9 0.2501由p值为0.25010.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异第四章：方差分析和协方差分析4-1 解： Sas分析结果如下：Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr F Model 4 1480.823000 370.205750 40.88 F c 4 1480.823000 370.205750 40.88 F Model 11 82.8333333 7.5303030 1.39 0.2895 Error 12 65.0000000 5.4166667 Corrected Total 23 147.8333333 R-Square Coeff Var Root MSE R Mean 0.560316 22.34278 2.327373 10.41667 Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684 Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684由结果可知，在不同浓度下得率有显著差异，在不同温度下得率差异不明显，交互作用的效应不显著。4-4 解：(1) 不用协变量做方差分析由分析结果可知，花的品种、温度和两者的交互作用对鲜花产量的影响都是不显著的。(2) 引入协变量作方差分析由分析结果可见，引入协变量后，v、m、和x对鲜花产量的影响都是显著地。第五章: 正交试验设计5-3 解:用L9（34）确定配比试验方案:试验方案 因素试验号ABCD1234567891（0.1份）112（0.3份）223（0.2份）331（0.3份）2（0.4份）3（0.5份）1231231（0.2份）2（0.1份）3（0.1份）2313121（0.5份）2（0.3份）3（0.1份）312231以1号条件为例，表中四个数值的组成比为：A：B：C：D=0.1：0.3：0.2：0.5配比方案中，要求各行四个比值之和为1。在1号条件中，四种数值分别是 其余实验条件可按照相同方法得出。第六章： 回归分析6-6 解：（1）作线性回归分析结果如下：由分析结果得回归方程为：由p值都小于0.1可知，每项都是显著的，方程也是显著的。（2）由分析结果可知，在a=0.05下，仅有x3和x1应当引入方程。故所求方程为：6-9 解：分析结果如下：Dependent Variable: y Stepwise Selection: Step 1 Variable t9 Entered: R-Square = 0.3473 and C(p) = 175.7517 Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 1 76.24389 76.24389 7.45 0.0163 Error 14 143.28371 10.23455 Corrected Total 15 219.52760 Parameter Standard Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F Intercept 8.22980 1.38618 360.74949 35.25 F Model 2 147.46551 73.73276 13.30 0.0007 Error 13 72.06209 5.54324 Corrected Total 15 219.52760 Parameter Standard Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F Intercept 18.33483 2.99803 207.32264 37.40 F Model 3 167.42492 55.80831 12.85 0.0005 Error 12 52.10268 4.34189 Corrected Total 15 219.52760 Parameter Standard Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F Intercept 19.49941 2.70837 225.06452 51.84 F 1 t9 1 0.3473 0.3473 175.752 7.45 0.0163 2 t13 2 0.3244 0.6717 84.4265 12.85 0.0033 3 t5 3 0.0909 0.7627 60.2727 4.60 0.0532由结果可知，y=19.49941+0.00163+0.00728-2.193056-10 解：（1）散点图如下：可以采用Logistic拟合此数据。（2）用Logistic模拟结果为： Dependent Variable y Method: Gauss-Newton Sum of Iter b c a Squares 0 3.7180 2.0000 21.0000 1124.1 1 3.6408 1.8493 14.8393 570.9 2 3.5475 1.6684 14.9977 534.7 3 3.4704 1.5208 15.2362 499.4 4 3.4046 1.3963 15.4814 464.3 5 3.3469 1.2887 15.7348 429.2 6 3.2955 1.1943 15.9985 394.1 7 3.2491 1.1107 16.2735 359.1 8 3.2069 1.0360 16.5601 324.4 9 3.1684 0.9691 16.8579 290.5 10 3.1331 0.9091 17.1660 257.6 11 3.1008 0.8551 17.4829 226.3 12 3.0712 0.8067 17.8067 196.8 13 3.0442 0.7632 18.1349 169.7 14 3.0195 0.7242 18.4653 145.1 15 2.9971 0.6892 18.7951 123.1 16 2.9768 0.6580 19.1220 104.0 17 2.9584 0.6300 19.4438 87.4241 18 2.9420 0.6050 19.7586 73.4129 19 2.9272 0.5827 20.0648 61.7148 20 2.9140 0.5628 20.3610 52.0895 21 2.9023 0.5450 20.6464 44.2826 22 2.8920 0.5291 20.9203 38.0422 23 2.8828 0.5149 21.1822 33.1304 24 2.8748 0.5021 21.4319 29.3307 25 2.8679 0.4907 21.6693 26.4509 26 2.8618 0.4804 21.8946 24.3243 27 2.8566 0.4711 22.1078 22.8087 28 2.8522 0.4628 22.3094 21.7843 29 2.8484 0.4553 22.4995 21.1514 30 2.8453 0.4486 22.6787 20.8276 31 2.8428 0.4425 22.8472 20.7456WARNING: Step size shows no improvement. WARNING: PROC NLIN failed to converge. Estimation Summary (Not Converged) Method Gauss-Newton Iterations 31 Subiterations 29 Average Subiterations 0.935484 R 0.653053 PPC(c) 0.012486 The NLIN Procedure Estimation Summary (Not Converged) RPC . Object 0.00394 Objective 20.74557 Observations Read 15 Observations Used 15 Observations Missing 0 NOTE: An intercept was not specified for this model. Sum of Mean Approx Source DF Squares Square F Value Pr F Regression 3 3245.5 1081.8 625.77 1（ii）内收缩，0（iii）收缩，01（3）新单纯形各点坐标B(2，4，3)，A(1.5，3，3.5)，C(2.5，2.5，2.5)，D”（3，3.5，2）。第十章：析因试验设计10-4 解：分析结果如下：经分析可知，在a=0.05的情况下，一次项均不显著，二次项、交互项均是显著的。第十二章：多指标综合评价概论12-4 解：记,其中优等品10件，一等品30件，二等品40件，20件三等品，所有标准分依次是，查标准正态表得到标准分依次是：-1.64，-0.67，0.25；1.28；第十三章： 主成分分析法和因子分析法ppt第一题解：利用SAS软件进行主成分分析主要输出结果如下：要求累积方差贡献率85%，所以取前三个作为主成分即可，Prin1=0.476650x1+0.472808x2+0.423845x3+0.055034x8Prin2=0.295991x1+0.277894x2+0.377951x3+0.272736x8Prin3=0.104190x1+0.162983x2+0.156255x3 -0.891162x8第一主成分，各项数值彼此相差不大，表示各单项指标对综合的经济效益起着相当的作用，因此第一主成分可以理解为全面能力综合指标；第二主成分，指标x4的系数明显比其它的指示系数大，而且系数为正，表明第二主成分主要由x4决定；第三主成分，指标x8的系数明显比其它的指示系数大，而且系数为负的，表明第三主成分主要是反应与x8相反的指标。排序结果为如下：第十四章：模糊综合评价14-1 解：单指标评价结果归一化处理得：权向量a=(0.30 0.25 0.15 0.20 0.10)aR=(0.1333，0.4833，0.2223，0.1611)（1）根据最大隶属度原则0.48333所对应的评语为一般。根据秩加权平均原则，用1、2、3、4分别代表差、一般、良好、优，A=10.1611+20.2223+30.4833+40.1333=2.588得A=2.2588，即位于一般与良好之间，且该食品一般偏良。（2）1000.1611+800.2223+600.4833+400.1333=68.2245评分值