正交试验设计与数理统计作业

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第三章:统计推断

第3章第7题

分别使用金球和铂球测定引力常数

(1)用金球测定观察值:6.683,6.681,6.676,6.678,6.679,6.672;

(2)用铂球测定观察值:6.661,6.661,6.667,6.667,6.664。

σ),u,2σ均为未知。试就1,2两种情况分别求u的置信度为设测定值总体为N(u,2

0.9的置信区间,并求2σ的置信度为0.9的置信区间。

(1)金球均值置信度为0.9的置信区间,SAS程序如下:

①打开SAS软件②打开solution-analysis- analyst输入数据并保存

③打开analyst,选择jingqiu文件,打开:

④Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample t-test for a Mean,将待分析变量jq 送入Variable中,在单击Tests,选中Interval,设置confidence level设置为90.0%:

⑤结果输出:金球u的置信度为0.9的置信区间为(6.67,6.68)。

(2)铂球均值置信度为0.9的置信区间,SAS程序如下:

①打开solution-analysis- analyst输入数据并保存②打开analyst,选择Bq文件,打开:

③Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample t-test for a Mean,将待分析变量bq 送入Variable中,在单击Tests,选中Interval,设置confidence level设置为90.0%:

④结果输出:铂球u的置信度为0.9的置信区间为(6.66,6.67)。

(3)金球方差置信度为0.9的置信区间,SAS程序如下:

①打开analyst,选择Bq文件,打开数据:

②Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample Test for a Variance,将待分析变量jq 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confidence level设置为90.0%:

③结果输出:金球σ2的置信度为0.9的置信区间为(676E-8, 0.0001)

(4)铂球方差置信度为0.9的置信区间,SAS程序如下:

①Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample Test for a Variance,将待分析变量bq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confidence level设置为90.0%:

②结果输出:铂球σ2的置信度为0.9的置信区间为(379E-8, 507E-7)。

第3章第13题

本题是两个正态总体的参数假设检验问题。题目中已知两个总体方差相等,且相互独立。关于均值差u1-u2的检验,其SAS程序如下:

①打开solution-analysis- analyst输入数据并保存

②打开analyst,选择markandsgrass文件,打开:

③Statistics ——Hypothesis Tests——Two Sample t-test for Means,选择Twovariables,将两个变量分别送入Group1和2,并设置Mean1-Mean2=0,再将confidence level设置为95.0%:

④结果输出:

因为在t 检验中p-value 值0.0013<0.01,所以高度拒绝原假设,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高度显著的差异。

第3章第14题

本题也是两个正态分布参数的假设检验问题,对方差进行假设检验,采用F检验,其相关SAS程序如下:

①同上题的①②两步,打开数据;

②Statistics ——Hypothesis Tests——Two Sample test for Variances,选择None,并

将confidence level设置为95.0%:

③结果输出:

因为在F检验中p-value 值0.2501>0.1,所以高度接受原假设,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

第4章第1题

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

②打开analyst,然后选择数据文件kangshesu,打开:

③Statistics ——ANOVA ——ONE-WAY ANOVA,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:

因为p-value 值< 0.0001,所以高度拒绝原假设,即认为这些百分比的均值有高度显著差异。

第4章第2题

①将数据输入SAS生成数据文件,然后运行

②打开analyst,然后选择数据文件Dl,打开:

③选择Statistics →ANOVA →FATORIAL ANOVA,将分类变量nd和wd送入Independent中,将响应变量X送入Dependent中:

④结果输出:

从分析结果可知,浓度nd的p-value值0.0442<0.05,所以浓度对生产得率的影响显著;温度wd的p-value值0.5657>0.05和交互作用nd*wd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

第5章第1题

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