医用数理统计作业(最后一次)解析

医用数理统计作业(最后一次)分析医用数理统计作业(最后一次)分析22/22医用数理统计作业(最后一次)分析第一题，散布拟合查验一、问题：在西南医院儿科采集到21名周岁少儿身高的样本数据，剖析周岁少儿身高的整体能否遵照正态散布。二、数据：70cm，71cm，68cm，72cm，76cm，74cm，68cm，71cm，75cm，79cm，73cm，64cm，68cm，70cm，69cm，70cm，71cm，71cm，78cm，71cm，80cm三、统计办理：该实诘问题波及21个样本，利用样本的数据来推测样本能否来自遵照正态散布的整体。所以，采纳K-S查验方法剖析。四、结果及剖析：One-SampleKolmogorov-SmirnovTest身高（CM）N21NormalParameters(a,b)MeanStd.DeviationMostExtremeAbsolute.204DifferencesPositive.204NegativeKolmogorov-SmirnovZ.936Asymp.Sig.(2-tailed).344TestdistributionisNormal.Calculatedfromdata.剖析：由SPSS的结果表示，数据的均值为，标准差为3.97851。最大绝对差值为0.204，最大正当为0.204，最小负值为。假如明显水平α为0.05，因为Sig.为，所以不能拒绝原假定，能够以为周岁少儿身高的整体散布与正态散布无明显差别。第二题，两正态整体间的均值比较一、问题：从两处煤矿各区若干样品，得其含灰率为（百分数）：甲：乙：问甲、乙两煤矿的均匀含灰率有无明显差别？取α=0.05，设含灰率遵照正态散布且σ1=σ2。二、数据编号：111112222含灰率：三、统计办理该实验是对甲乙两整体之间均值的比较，因为甲乙两总体都遵照正态散布，且σ1=σ2。故采纳两独立样本t查验，经过比较P值来确立甲乙两煤矿的均匀含灰率有无明显差别。四、结果和剖析1，表1GroupStatisticsStd.Error分组NMeanStd.DeviationMean含灰率54.80519剖析，表1是甲乙两煤矿含灰率的基本描绘统计量。能够看出甲乙两煤矿的均匀含灰率分别是和，有些差距。表2IndependentSamplesTestLevene'sTestforEqualityofVariancest-testforEqualityofMeans95%ConfidenceIntervaloftheMeanStd.ErrorDifferenceFSig.tdfSig.(2-tailed)DifferenceDifferenceLowerUpper含灰率Equalvariances.3937.060.827assumedEqualvariances.051notassumed剖析，表2是甲乙两煤矿含灰率均值差的查验结果。该查验的F统计量的察看值为0.827，对应的频次为0.393。因为明显水平α为0.05，概率P值大于α，不可以够拒绝原假定，即甲乙两煤矿的含灰率无明显差别。第三题，回归剖析一，问题：今有年纪X（岁）和血压Y（kPa），资料以下：年龄131719202326283334384245血压（1）试问年纪和血压之间有无有关关系（2）试求年纪和血压的回归方程二、数据编号123456789101112年纪131719202326283334384245血压三、统计办理该实诘问题波及两个连续型随机变量：年纪（X）和血压(Y)。依据实验数据和办理目的，我们第一应付其进行相关性剖析，随后进行一元线性回归剖析，所以采纳SPSS统计软件中的双变量有关性剖析和线性回归剖析对数据进行办理。四、结果和剖析有关剖析结果表1DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN年纪12血压12表2Correlations?êá??a?1年纪PearsonCorrelation1.931Sig.(2-tailed).000SumofSquaresandCross-productsCovarianceN1212血压PearsonCorrelation.9311Sig.(2-tailed).000SumofSquaresandCross-productsCovarianceN1212.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).剖析：从表1可一获得两个察看对象的一些有关描绘统计量：均匀值、标准差、样本容量等。由表2得悉：两个变量间有关系数为0.931，P值小于，所以在明显性水平下以为进食量与体重增量拥有必定的有关性，且为明显有关。一元线性回归纳果表3ModelSummaryModel1

R.931(a)

RSquare.866

AdjustedRSquare.853

Std.ErroroftheEstimate.39233aPredictors:(Constant),

年纪表4ANOVAbSumofModelSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression1.000aResidual10.154Total11a.Predictors:(Constant),年纪b.DependentVariable:血压表5CoefficientsaUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficientsModelBStd.ErrorBetatSig.1(Constant).343.000年纪.092.011.931.000a.DependentVariable:血压剖析：从表5能够获得血压和年纪间的一元线性回归方程：该回归方程见效的利害能够由表3和表4查验得结果：由表3可知回归可决系数R2=0.866，较大，以为该回归方程存心义；同时，由表4知道对于自变量X的系数能否为零的查验中，其P值远小于，故我们以为在明显性水平0.01下，回归方程的线性回归见效特别明显。第四题、r*c列联表剖析一，问题：下表为某药治疗感冒的3*3列联表，问年纪与疗效能否有关？年纪少儿成年老年疗明显583832一般284445效较差231814二、数据三、统计办理该实诘问题为3*3列联表剖析，波及两个要素，每个要素波及3个水平，疗效分：明显、一般、较差三个水平，年纪分：少儿、成年、老年三个水平。依据实验数据和办理目的，我们应当先进行卡方皮尔森查验，再进行残差剖析。四、结果和剖析表1Chi-SquareTestsAsymp.Sig.Valuedf(2-sided)PearsonChi-Square13.586a4.009LikelihoodRatio4.008Linear-by-Linear1.229AssociationNofValidCases3000cells(.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis16.68.由表1可知，概率P值为，则表示年纪与疗效之间具有明显有关性。表2疗效*年纪Crosstabulation年纪Total疗效Count583832128ResidualStd.ResidualAdjustedResidualCount284445117ResidualStd.Residual.8AdjustedResidualCount23181455ResidualStd.Residual.7AdjustedResidual.9TotalCount10910091300由表2，残方差剖析，将残方差与αμ/2=1.96进行比较。固定第一行，取第一个方格，d11=2.8>1.96，则表示在（固定）疗效显著的人群中，少儿的疗效明显的概率高于整体人群。表3BarChart605040Count3020100疗效表3，经过直方图上直观的比较，能够发现疗效明显组中，“少儿”代表的矩形是最高的，也印证了以上两个表的结论。第五题、方差剖析一，问题：某种橡胶的配方中，考虑试用三种不一样样的促进剂和四种不一样样的氧化剂，相同的配方各试验了两次，测得它们的拉力以下表：

年纪氧化锌B1B2B3B4促A131,3334,3636,3639,38A233,3436,3737,3938,41凝剂A335,3737,3839,4042,44试问：促凝剂、氧化锌以及它们的交互作用对拉伸力的影响能否明显（α=0.01）？二、数据三、统计办理该实诘问题为等重复试验交叉分组双要素方差剖析，双要素为促凝剂和氧化锌，促凝剂有三个水平（A1、A2、A3），氧化锌有四个水平（B1、B2、B3、B4），来剖析促凝剂、氧化锌以及它们之间的交互作用对拉伸力的影响。第一要进行方差齐性的剖析，此后再依据方差能否齐性2）方差剖析结果来进行下一步的查验。四、结果和剖析1）方差齐性查验表1Levene'sTestofEqualityofErrorVariancesaDependentVariable:拉伸力Fdf1df2Sig..1112.Teststhenullhypothesisthattheerrorvarianceofthedependentvariableisequalacrossgroups.a.Design:Intercept+促凝剂+氧化锌+氧化剂*促凝剂剖析：由表1可知，P值，方差不拥有齐性。表2TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:拉伸力TypeIIISumSourceofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel190.833a11.000Intercept1.000促凝剂2.000氧化锌3.000促凝剂*氧化锌6.708.500.797Error12Total24CorrectedTotal23RSquared=.918(AdjustedRSquared=.843)表2为方差剖析，我们能够发现，PA=0.000、PB=0.000，均小于，说明促凝剂的不一样样，氧化剂的不一样样对橡胶的拉伸力有特别明显的影响；同时PA*B，说明促凝剂和氧化锌的组合对拉伸力的影响无统计学差别。3）描绘性结果促凝剂DependentVariable:拉伸力99%ConfidenceInterval促凝剂MeanStd.ErrorLowerBoundUpperBound.421.421.421氧化锌DependentVariable:拉伸力99%ConfidenceInterval氧化锌MeanStd.ErrorLowerBoundUpperBound.486.486.486.486以上为描绘性结果，主假如描绘各水平的均匀值以及标准差。同时能够发现，促凝剂和氧化锌的组合对拉伸力的影响并是不很显著。4）多重性比较DependentVariable:拉伸力(I)促凝剂(J)促凝剂TamhaneDunnettT3Basedonobservedmeans.

MultipleComparisonsMean99%ConfidenceIntervalDifference(I-J)Std.ErrorSig.LowerBoundUpperBound.608.061.608.379.061.379.590.059.590.364.059.364MultipleComparisonsDependentVariable:拉伸力(I)氧化锌(J)氧化锌TamhaneDunnettT3

Mean99%ConfidenceIntervalDifference(I-J)Std.ErrorSig.LowerBoundUpperBound.192.027.6848-6.5000*.003.192.89753.558.047.027.89753.558.3506.5000*.003.9431.047.350.166.024.6250-6.5000*.003.166.89753.498.041.024.89753.498.3056.5000*.003.041.305Basedonobservedmeans.*.Themeandifferenceissignificantatthe.01level.3.促凝剂*氧化锌DependentVariable:拉伸力99%ConfidenceInterval促凝剂氧化锌MeanStd.ErrorLowerBoundUpperBound.842.842.842.842.842.842.842.842.842.842.842.842结论：促凝剂1和氧化锌1的95%区间与促凝剂1和氧化锌4的95%区间无重叠；促凝剂2和氧化锌1的95%区间与促凝剂2和氧化锌4的95%区间无重叠；促凝剂3和氧化锌1的95%区间与促凝剂3和氧化锌4的95%区间无重叠；促凝剂3和氧化锌2的95%区间与促凝剂3和氧化锌4的95%区间无重叠；故μ11与μ14之间有明显性差别，12与μ24之间有明显性差别，μ34与μ13、μ23间有明显性差别。即促凝剂1与氧化锌的组合取μ14（预计值38.5）；促凝剂2与氧化锌的组合取μ24（预计值39.5）；促凝剂3与氧化锌的组合取μ34（预计值43.0）。又由均值大小可得最正确组合为促凝剂3与氧化锌4的组合。第六题、鉴别剖析（连续型）一，问题：为了研究中小公司的破产模型，选定4个经济指标：X1总欠债率（现金利润/总欠债），X2利润性指标（纯收入/总财富），X3短期支付能力（流动财富/流动欠债），X4生产效任性指标（流动财富/纯销售额）对21个破产公司（1类）和25个正常运转公司（2类）进行了数据采集，获得数据以下，请对破产公司和非破产公司进行鉴别剖析。其他还有1个待判的公司，请将它合理分类。分类X1总欠债X2利润性指X3短期支付能X4生产效任性指标率标力111111111111101111110112222222222222222222222222？二、数据：三、统计办理：该实诘问题波及2个种类和4个连续型鉴别变量。此中两个种类为：破产公司（1类）和25个正常运转公司（2类）；4个连续型鉴别变量为：X1总欠债率（现金利润/总欠债），X2利润性指标（纯收入/总财富），X3短期支付能力（流动财富/流动欠债），X4生产效任性指标（流动财富/纯销售额）。依据数据和办理目的，采纳连续型鉴别剖析法，求出Fisher线性鉴别函数，再对待判断公司进行分类。四、结果和剖析groupx1x2x3x4x1x2x3x4Totalx1x2x3x4

表1GroupStatisticsValidN(listwise)MeanStd.DeviationUnweightedWeighted.467121.1449221.4054221.4376.2111421.2352.2169125.0556.048742525.4268.1624225.341146.123954646.4317.1841546剖析：从表1中，描绘的是：均匀值、标准差、样本容量。表2TestsofEqualityofGroupMeansWilks'LambdaFdf1df2Sig.x1.994.248144.621x2.690144.000x3.623144.000x4.999.039144.845剖析：表2是各变量的划分能力。Covariancex1x2x3x4Correlationx1x2x3x4

表3PooledWithin-GroupsMatricesax1x2x3x4.093.011.016.002.093.016.646.033.002.033.035.074.197.086.074.197.219.086.219a.Thecovariancematrixhas44degreesoffreedom.表4TestResultsBox'sMF

Approx.df110df2Sig..000Testsnullhypothesisofequalpopulationcovariancematrices.剖析：表3和表4是各分类间协方差齐性的查验，由结果可知，方差不齐，可是这对Fisher鉴别影响不大，仍旧能够在方差不齐的状况下使用鉴别剖析。表5EigenvaluesCanonicalFunctionEigenvalue%ofVarianceCumulative%Correlation1.938a.696First1canonicaldiscriminantfunctionswereusedintheanalysis.表6Wilks'LambdaWilks'TestofFunction(s)LambdaChi-squaredfSig.1.5164.000剖析：说明鉴别函数系数所对应的特点值为0.938，100%说了然两分类的差别，明显其查验结果是明显划分两组的。表7StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficientsFu