《商务统计分析 第2版》 第8章 习题答案

ADDINCNKISM.UserStyle思考题答案8.1方差分析是通过分析样本数据的误差来源，完成对不同因素水平下的样本均值是否相等的假设检验，进而对因素是否会对因变量产生显著影响做出判断。8.2方差分析的原假设是认为不同因素水平下的样本均值相等，如果方差分析结果显著，则拒绝原假设，表示不同因素水平下的均值至少有一个不相同，因素对样本有显著影响。8.3方差分析的基本假设有三点：数据独立性、正态性和方差齐次性。三种假设对方差分析结果都有影响，应注意在研究中，选用合理方式收集数据，并对数据进行检验。8.4单因素试验是指一种仅讨论一种试验条件对试验结果有无显著影响的分析，双因素试验则是讨论两种试验条件对试验结果有无显著影响的试验。无重复性试验是指每个因素每一种不同水平组合下只进行一次试验，等重复性试验是每种因素每一种不同水平组合下均进行等重复次试验。等重复和无重复的单因素试验，其分析过程原理过程没有区别，但是双因素情况下，无重复性试验原理和过程是不考虑两因素的交互效应的，等重复性试验则是综合分析因素间的交互作用。8.5因素的相关性是指因素之间存在某种关联，如线性相关，因素相关对方差分析的结果会产生较大影响，从而导致方差分析无法得出有效结论。考虑交互作用的双因素试验综合考虑了两因素的交互项，但是仍无法消除因素的相关性对方差分析结果的影响。8.6H0：仪器对测量值没有影响；H1：仪器对测量值没有影响此题目经分析为单因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行单因素方差分析的操作，结果如下：表8.6三台仪器测量D-酒石酸的比旋光度值数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性仪器0.32933320.1646672.4097560.131889误差e0.82120.068333总和1.14933314可以看出，在的显著性水平下，仪器对模型不显著，认为不同仪器对测量结果无明显影响。8.7H0：三种方法无差异；H1:三种方法有差异此题目经分析为单因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行单因素方差分析的操作，结果如下：表8.7三种测速法测得的声速数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性测速方法88.4365244.218251.5249810.264213误差e289.95941028.99594总和378.395912可以看出，在的显著性水平下，测速方法对模型不显著，认为测速方法对声速测量结果无明显影响。8.8H0:4个城市7月份平均温度之间无显著差异；H1：4个城市7月份平均温度之间有显著差异此题目经分析为单因素方差分析，且组间自由度为3，总自由度为19，那么组间自由度为16，根据方差分析原理过程，将表格补充完整，结果如下：方差分析表差异源SSdfMSFP-valueFcrit组间15.61235.2043.3808670.0442883.238872组内24.628161.53925---总计40.2419----8.9对省份提出假设H0：省份对总造林面积无显著影响；H1：省份对总造林面积有显著影响对年份提出假设H0：年份对总造林面积无显著影响；H1：年份对总造林面积有显著影响此题目经分析为双因素无重复试验，只考虑主效应的双因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行双因素方差分析的操作，结果如下：表8.9四个省份2015-2017年3年的造林总面积数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性省份20838.3536946.1165.3311330.03959年份3725.43421862.7171.4296320.310642误差e7817.60561302.934总和109844.00012可以看出，在的显著性水平下，省份对模型显著，年份对模型不显著，认为省份对总造林面积有明显影响，而年份对总造林面积没有明显影响。8.10H0：行业对工资水平无显著影响；H1：行业对工资水平有显著影响对此题目进行单因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行单因素方差分析的操作，结果如下：表8.10-12013-2017年间国有单位中不同行业的职工工资数据单因素方差分析表差异源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量FP-value行业6.243E941.561E917.7220.000误差1.761E9208.807E7总和8.005E924可以看出，在的显著性水平下，行业的p值小于值，认为年收入受到行业的影响。对此题目进行双因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行无重复双因素方差分析的操作，结果如下：表8.10-22013-2017年间国有单位中不同行业的职工工资数据无重复双因素方差分析表差异源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量FP-value行业6.24E941.56E9145.61140年份1.59E943.97E837.082740误差1.72E81610718803总计8E+0924可以看出，在的显著性水平下，行业的p值小于值，认为年收入受到行业的影响。8.11对工人提出假设H0：工人对生产效率无显著影响；H1：工人对生产效率有显著影响对机器提出假设H0：机器对生产效率无显著影响；H1：机器对生产效率有显著影响此题目经分析为双因素无重复试验，只考虑主效应的双因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行双因素方差分析的操作，结果如下：表8.11四名工人分别在两台机器的日生产量数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性工人104.500334.833.559.678机器8.00018.000.128.744误差e187.000362.333总和22984.0008可以看出，在的显著性水平下，工人对该模型显著，机器对该模型不显著，认为工人对生产效率有明显影响，但是机器对生产效率没有明显影响。8.12对木材比重提出假设H0:木材比重对木材抗压强度无显著影响；H1:木材比重对木材抗压强度有显著影响对加荷速度提出假设H0:加荷速度对木材抗压强度无显著影响；H1:加荷速度对木材抗压强度有显著影响此题目经分析为双因素无重复试验，只考虑主效应的双因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行双因素方差分析的操作，结果如下：表8.12三种比重的木材在三种不同加荷速度下测得的抗压强度数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性比重4.15022.07555.1810.001比荷速度0.08920.0441.1810.395误差e0.15040.038总和218.7189可以看出，在的显著性水平下，比重对模型显著，比荷速度对模型不显著，认为比重对抗压强度有明显影响，而比荷速度对抗压强度没有明显影响。8.13对灌注速度提出假设H0：灌注速度对糖浆损失没有显著影响；H1：灌注速度对糖浆损失有显著影响对操作压强提出假设H0：操作压强对糖浆损失没有显著影响；H1：操作压强对糖浆损失有显著影响对交互项提出假设H0：灌注速度与操作压强的交互对糖浆损失没有显著影响；H1：灌注速度与操作压强的交互对糖浆损失有显著影响此题目经分析为双因素等重复试验，考虑主效应以及交互效应的双因素方差分析，利用Excel、SPSS或R语言进行双因素交互作用方差分析的操作，结果如下：表8.13在不同的灌注速度和操作压强下，机器的损失糖浆的量数据方差分析表方差来源离差平方和SS自由度df均方MS检验统计量F显著性灌注速度525.8522262.9260.9720.397操作压强2494.29621247.1484.6080.024灌注速度*操作压强5149.03741287.2594.7570.009误