实验设计与数据处理第三四五章例题及课后习题答案
实验设计与数据处理大作业及解答
《实验设计与数据处理》大作业班级：姓名：学号：1、用Excel（或Origin）做出下表数据带数据点的折线散点图（1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮TN、总磷TP、COD Cr的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）；（2）在一张图中做出加药量和浊度去除率、总氮TN去除率、总磷TP去除率、COD Cr去除率的变化关系折线散点图。
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图）。
流量Qv、压头H和效率η的关系数据序号123456Q v(m3/h) H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η0.00.0850.1560.2240.2770.333序号789101112Q v(m3/h) H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.4313、用分光光度法测定水中染料活性艳红（X-3B）浓度，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:（1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。
（2）求出未知液（样品）的活性艳红（X-3B）浓度。
4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据：试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。
提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差SD最小（或R最大）的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。
最新试验设计与数据处理课后答案
试验设计与数据处理》第三章：统计推断3- 13解：取假设HO : u1-u2w 0和假设H1: u1-u2 > 0用sas 分析结果如下:Sample StatisticsGroupNMeanStd. Dev.Std. Errorx8 0.231875 0.0146 0.0051 y100.20970.00970.0031Hypothesis TestNull hypothesis:Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative:Mean 1 - Mean 2 A= 0If Varianees Aret statistie DfPr > tEqual3.878 16 0.0013 Not Equal3.70411.670.0032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 TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative:Varia nee 1 / Varia nee 2 A = 1- Degrees of Freedom -FNumer. Denom.Pr > F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: ySum ofSouree DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 41480.823000370.20575040.88<.00012.27 7 由p 值为0.2501 > 0.05 （显著性水平） 9 0.2501，所以接受原假设， 两方差无显著差异Source DF Type I SS Mean Square F ValuePr > F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n627.000000004.500000000.830.5684Source DF Type III SS Mean Square F ValuePr > F m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442 n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657 m*n 627.000000004.500000000.830.5684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。
试验设计与数据处理第5章_正交试验设计与数据处理
(y5+ y7)/2 =(0.472+0.554)/2=0.513
(y6+ y8)/2 =(0.480+0.552)/2=0.516
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
说明：
表头设计中的“混杂”现象（一列安排多个因素或交互作 用）
高级交互作用 ，如A×B× C，一般不考虑 r水平两因素间的交互作用要占r－1列 ，当r＞2时，不宜
6.2 正交试验设计结果的直观分析法
6.2.1 单指标正交试验设计及其结果的直观分析 例：
单指标：乳化能力 因素水平：3因素3水平（假定因素间无交互作用）
（1）选正交表
要求： 因素数≤正交表列数 因素水平数与正交表对应的水平数一致 选较小的表
选L9(34)
（2）表头设计
将试验因素安排到所选正交表相应的列中 因不考虑因素间的交互作用，一个因素占有一列（可以随
R=max｛K1 ,K2 ,K3｝－min｛K1 ,K2 ,K3｝， 或 R=max｛k1 ,k2 ,k3｝－min｛k1 ,k2 ,k3｝
R越大，因素越重要 若空列R较大，可能原因： ➢ 漏掉某重要因素 ➢ 因素之间可能存在不可忽略的交互作用
（6）优方案的确定
优方案：在所做的试验范围内，各因素较优的水平组合 若指标越大越好 ，应选取使指标大的水平 若指标越小越好，应选取使指标小的水平 还应考虑：降低消耗、提高效率等
正交设计就是从选优区全面试验 点（水平组合）中挑选出有代表性 的部分试验点（水平组合）来进行 试验。
利用正交表L9(34)从27个试验点 中挑选出来的9个试验点。即：
(1)A1B1C1 (4)A1B2C2 (7)A1B3C3
(2)A2B1C2 (5)A2B2C3 (8)A2B3C1
实验设计与数据处理第五章例题及课后习题答案
习题5.1、
优选过程：
1、首先在试验范围0.618处做第一个实验，这一点的温度为：x1=340+(420-340)×
0.618=389.44.
2、在这点的对称点，即0.382处做一个实验，这一点的温度为：x2=420-(420-340)×0.618=370.56.
3、比较两次的实验结果，发现第一点比第二点的合成率高，故舍去370.56以下部分，在
370.56-420之间，找x1的对称点：x3=420-(420-370.56)×0.618=389.44608.
4、比较两次的实验结果，发现第一点比第三点的合成率高，故舍去389.44608以下部分，
在389.44608-420之间，找x1的对称：x4=420-(420-389.44608)×0.618=401.11767744. 5、比较两次的实验结果，得到最佳点为401.1177。
习题5.2、
优选过程：
1、首先在试验范围3/5处做第一个实验，这一点加入的白砂糖桶数为：
x1=3+3/5*(8-3)=6桶
2、在这点的对称点，即2/5处做一个实验，这一点加入的白砂糖桶数为：
x2=8-3/5*(8-3)=5桶
3、比较两次的实验结果，发现第一点比第二点的实验结果好，故舍去5以下的部分，在5-8之间，找x1的堆成点
习题5.3
目标函数。
福州大学至诚学院《试验设计与数据处理》复习题
《实验验设计与数据处理》思考复习题第一章 方差分析1． 方差分析的实质是什么？检验多个样本的正态总体均值是否相等2． 方差分析的前提条件是什么？每一水平上的试验结果是一个随机变量, 且服从正态分布; 所有m 个不同水平所对应的m 个正态总体的方差是相等的，具有方差齐性; m 个总体是相互独立的3． 写出单因素试验方差分析的总的偏差平方和S T 、组间偏差平方和S A 、和组内偏差平方和Se 的数学表达式和简化计算式。
数学表达式:总的偏差平方和S T ＝2m1i r1j ij )x (x ∑∑∙∙＝＝－简化计算式: S T ＝Q T －CT组间偏差平方和S A ＝∑∑∙∙∙m1i r1j 2i )x x (＝＝－＝r ∑∙∙∙m1i 2i )x x (＝－ S A ＝Q A －CT组内偏差平方和Se ＝∑∑∙m 1i r1j 2i ij )x (x ＝＝－ Se ＝S T －S A4． 写出双因素试验方差分析（无重复试验）的总的偏差平方和S T 、因素A 和因素B 的偏差平方和S A 和S B 、以及误差的偏差平方和Se 的数学表达式和简化计算式。
第二章 回归分析一． 专有名词解释：相关关系:变量之间也有一定的关系，但无法用一个精确的数学式子表达回归分析: 为了了解事物的本质，就要找出描述这些变量之间的关系的数学表达式,是处理变量之间的相关关系的一种数理统计方法二． 思考问答题：1． 回归分析主要解决哪些问题？1、从一组数据出发，确定变量之间是否存在相关关系，如果存在相关关系，确定它们之间的合适的数学表达式，并对它的可信程度作统计检验。
2、从共同影响一个变量的许多变量中，判断哪些变量的影响是显著的，哪些变量的影响是不显著的。
3、利用所找到的数学表达式对变量进行预测或控制。
2． 写出一元线性回归分析的正规方程组的解。
正规方程组的解为：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧∑∑∑∑∑x b ˆy aˆ)x (n 1x )y )(x (n 1y x b ˆ2k kk 2k k k k k kk k －＝－－＝ 3． 如何对一元线性回归分析方程作显著性检验？回归方程的显著性检验的方差分析表用F 检验对回归方程作显著性检验4． 哪些函数关系可变换为一元线性回归的问题？幂函数关系，指数关系，双曲线关系第三章 试验设计基本知识 一． 专有名词解释：① 试验指标：在试验指标中，根据实验目的而选定用来衡量试验效果的特征值。
《试验设计与数据处理》考试题
广东海洋大学2009——2010 学年第二学期2009级硕士研究生《试验设计与数据处理》课程试题姓名：学号：专业：注意：请用A4纸答题，计算题将软件处理结果按要求写出来，并进行分析。
一、简答题（每题5分，20分）1、什么是标准误和标准差？它们有什么区别和联系？在论文中的正确的表示方法有哪些？2、什么是变异系数？它有什么意义？3、什么是单尾检验和双尾检验，并举例说明？4、多个平均数相互比较时，可以采用什么方法?这些方法之间有何联系?二、试验设计与数据处理题（共80分）1、随机抽测了某一班次10袋小包装奶粉的重量，其数据为：18.7、19.0、18.9、19.6、19.1、19.8、18.5、19.7、19.2、18.4（g），已知该品牌奶粉小包装重量总体平均数=19.5g，试进行统计分析确定生产中包装机是否工作正常？（5分）2、海关抽检出口罐头质量，发现有胀听现象，随机抽取了6个样品，同时随机抽取6个正常罐头样品测定其SO2含量，测定结果见表。
分析两种罐头的SO2含量有无差异。
（5分）3、现某食品公司研制出减肥食品，用11只雄鼠进行一个月实验，试验结果见下表（单位：g），请进行统计分析说明该食品是否具有减肥效果？（5分）4、对某地区4类海产食品中无机砷含量进行检测，以鲜重计测定结果见表。
分析不同类型海产品的砷含量差异是否显著。
（5分）5、在食品质量检查中，对4种不同品牌腊肉的酸价进行了随机抽样检测，结果见表，试分析4种不同品牌腊肉的酸价有无差异。
（5分）6、某厂现有化验员3人，担任该厂牛奶酸度（°T）的检验。
每天从牛奶中抽样一次进行检验，连续10天的检验分析结果见表。
试分析3名化验员的化验技术有无差异，以及每天的原料牛奶酸度有无差异。
（5分）7、试对下列资料进行直线回归分析，求出回归方程，并列出方差分析表。
（5分）8、有一组数据如下，已知y与x1,x2,x3之间存在着线形关系，求出回归方程，并列出方差分析表。
实验设计与数据处理课后答案
《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-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not 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 TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1- Degrees of Freedom -F Numer. Denom. Pr > F----------------------------------------------2.27 7 9 0.2501由p值为0.2501＞0.05（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: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001Error 15 135.822500 9.054833Corrected Total 19 1616.645500R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.915985 13.12023 3.009125 22.93500Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > Fc 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001由结果可知，p值小于0.001，故可认为在水平a=0.05下，这些百分比的均值有显著差异。
实验设计与数据处理(第二版部分答案)
试验设计与数据处理学院班级学号学生指导老师第一章 4、 相故100g 中维生素C 的质量围为：。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ，则2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ， 所以3）、1mm 则：6.样本测定值3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 20.002136667总体方差σ20.001780556|||69.947|7.747 6.06d x =-=>算术平均误差△0.038333333极差R 0.117、S₁²＝3.733，S₂²＝2.303F＝S₁²/S₂²＝3.733/2.303=1.62123而F 0.975（9.9）=0.248386，F0.025(9.9)=4.025994所以F 0.975（9.9）< F <F0.025(9.9)两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
分析人员A 分析人员B8 7.5 样本方差1 3.7333338 7.5 样本方差2 2.30277810 4.5 Fa值0.248386 4.02599410 4 F值 1.621236 5.56 84 7056 7.56 5.58 88.旧工艺新工艺2.69% 2.62%2.28% 2.25%2.57% 2.06%2.30% 2.35%2.23% 2.43%2.42% 2.19%2.61% 2.06%2.64% 2.32%2.72% 2.34%3.02%2.45%2.95%2.51%t-检验: 双样本异方差假设变量1 变量2平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 假设平均差0df 8t Stat -38.22288611P(T<=t) 单尾0t 单尾临界 1.859548033P(T<=t) 双尾0t 双尾临界 2.306004133F-检验双样本方差分析变量1 变量2平均0.025684615 2.291111111方差0.000005861 0.031611111观测值13 9df 12 8F 0.000185422P(F<=f) 单尾0F 单尾临界0.3510539349.检验新方法是否可行，即检验新方法是否有系统误差，这里采用秩和检验。
研究生 试验设计与数据处理 第四章
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举 例
1. 判断颜色对销售量是否有显著影响，实际上也
就是检验具有同方差的四个正态总体的均值是 否相等的问题 2. 如果四个总体的均值相等，可以期望四个样本 的均值也会很接近 § 四个样本的均值越接近，我们推断四个总体均值
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1. 随机误差
2.
在因素的 同一 水平 ( 同一 个总体 ) 下 ，样本的 各观 察值之间的差异 § 比如，同一种颜色的饮料在不同超市上的销售量 是不同的 § 不同超市销售量的差异可以看成是随机因素的影 响 ，或者 说是 由 于 抽样的随 机 性 所 造 成 的， 称 为 随机误差 系统误差 § 在因素的不 同 水平 ( 不 同 总体 ) 下 ， 各观 察值之 间 的差异 § 比如，同一家超市，不同颜色饮料的销售量也是 不同的 § 这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也 可能 是由 于颜色本 身所造成 的，后者 所形成的 误 差是由系统性因素造成的，称为系统误差
什么是方差分析?
（例子的进一步分析）
① 检验饮料的颜色对销售量是否有影响，也就 是检验四种颜色饮料的平均销售量是否相同 ② 设µ1为无色饮料的平均销售量，µ2粉色饮料的 平均销售量，µ3为橘黄色饮料的平均销售 量， µ 4 为绿色饮料的平均销售量， 也就是检 验下面的假设 ① H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ4 ② H1: µ1 , µ2 , µ3 , µ4 不全相等 ③ 检验上述假设所采用的方法就是方差分析
1 2 3 4 5
该饮料在五家超市的销售情况 无色
26.5 28.7 25.1 29.1 27.2
中国石油和化学工业优秀教材奖一等奖试验设计与数据处理第三版课后答案
中国石油和化学工业优秀教材奖一等奖试验设计与数据处理第三版课后答案一、单选题1.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是（） [单选题] *A.“4V”特征:大量(Volume)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、高速(Velocity)(正确答案)B.样本渐趋于总体，精确让位于模糊，相关性重于因果C.分布式存储，分布式并行计算D.没有特征2.下列可以用于分析数据趋势的是（） [单选题] *A.饼图B.折线图(正确答案)C.动态热力图D.词云图3.数据分析的方法不包括（） [单选题] *A线性分析(正确答案)B.关联分析C.聚类分析D.数据分类4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（）。
[单选题] *A.数据价值密度高B.数据类型少C.数据基本无变化D.数据体量巨大(正确答案)5.数据特征探索的主要任务是对数据进行预处理，以下不属于该过程的是（）。
[单选题] *A.数据清洗B.异常数据处理C.数据缺失处理D.数据分类处理(正确答案)6.海军军官通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（） [单选题] *A.在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B.在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析(正确答案)C.在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D.在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据7.大数据时代已经在悄悄地改变我们的日常生活，也使人们日常生活更为便捷，如移动支付、网络约车出行、网络购物、网络预约挂号等。
以下不属于大数据分析的是（）。
[单选题] *A.特征探索B.关联分析C.聚类与分类D.建模分析(正确答案)8.电子警察采用拍照的方式来约束车辆的行为，其拍照的过程属于（）。
[单选题] *A.数据分析B.数据采集(正确答案)C.数据分类D.数据可视化表达9.某超市曾经研究销售数据，发现买商品A的人购买商品B的概率很大，这种属于数据的（）。
试验设计与数据处理(第三版)李云雁 第3章 试验的方差分析知识讲解
方差分析（analysis of variance，简称ANOVA） 检验试验中有关因素对试验结果影响的显著性
试验指标（experimental index） 衡量或考核试验效果的参数
因素（experimental factor） 影响试验指标的条件 可控因素（controllable factor）
④计算均方
MS A
SS A df A
SS A r 1
MSB
SSB df B
SSB s 1
MSe
SSe dfe
(r
SSe 1)(s 1)
⑤F检验
FA
MS A MSe
FB
MSB MSe
FA服从自由度为（dfA,dfe)的F分布；
FB服从自由度为（dfB,dfe)的F分布；
对于给定的显著性水平 ，查F分布表：
下的试验结果服从正态分布 在各水平下分别做了ni（i＝1，2，…，r）次试验 判断因素A对试验结果是否有显著影响
（3） 单因素试验数据表
试验次数 A1
A2
…
1
x11
x21
…
2
x12
x22
…
…
…
…
…jBiblioteka x1jx2j…
…
…
…
…
ni
x1n1
x2n2
…
Ai
…
Ar
xi1
…
xr1
xi2
…
xr2
… ……
xij
1 r s
x rs
i 1
xij
j 1
Ai水平时 ：
xi•
1 s
s
xij
j 1
实验设计与数据处理第三四五章例题及课后习题答案
试验号 x1 1 2 3 4 5 6 7
总和 平均
x2 1 1.4 1.8 2.2 2.6 3 3.4 15.4 2.2
L11
4.48L22252源自L337L12
16.8
L23
10.5
L31
1.4
L1y
0.2404
L2y
0.564
L3y
0.5245
检验线性回归方程的显著性
（1）F检验
SSt
SSr
标准误差 0.001341014 0.006113002
t Stat
P-value
-210.877979 2.86E-16
88.77758147 2.89E-13
例4-8 xi yi
i
xi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
SUM
yi 1 3 4 5 6 7 8 9 10 53
1 2
x1 2 7 8 10 11 12 10 9 8 77
L22
800
L33
8
P1
0.315761009
P2
0.412918242
P3
0.850125793
t1
7.505553499
t2
9.814954576
t3
20.20725942
例4-7
p/atm M/(mol/min)
2.01 0.763
1.78 0.715
1.75 0.71
1.73 0.695
x
y
t Stat
P-value
3.941801374 0.016934
7.505553499 0.001686
实验与数据处理习题及解答.docx
1.在^xcel中用AVERAGE函数计算平均值，用STEDV函数计算标准偏差，得到结果如表1所示。
表1该污水厂进、出水水质标准偏差及平均值COD SS 氨氮进水出水进水出水进水出水标准偏差102.70497 5.6417987 40.44311 2.2590321 7.7226061 1.1480863 平均值368.39 42.05 243.39 16.65 33.77 1.85图1该污水厂进、出水水质示意图2.在excel中作图如下:（1）加药量（mg/L）加药量（mg/L）图6加药量与浊度去除率、总磷去除率、总氮去除率、COD 去除率的关系图3. (1)图2总磷随加药质的变化关系图 图3余浊随加药质的变化关系图5075 100125150加药量(mg/L)5075100125150加药量(mg/L)图4总氮随加药■的变化关系图 图5 COD 随加药■的变化关系图(8)瓣泰2 0164 2108 6 4 (T/SUONH50 49 485756554 3 2 155 5 5 (q/SUIQooo o Oo o o o O图7进水量Q 与SVI 关系图10.015.020.025.030.035.0水温(笆)图8水温与SVI 关系图0.0010.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00SV30 (%)图9 SV30与SVI 关系图0.00 20.0025.00 45.00 2(10(1HUM Hloo O oo O O.O.O. 8 6 430.0035.00 40.00 进水流量Q (万m3/d)50.00II)2((T /SUI0.002.004.006.00 8.0010.0012.00MLSS (g/L)图10 MLSS 与SVI 关系图(2) 用excel 中correl 函数求出相关系数r,再根据0V|rl<l,存在一定线性关系：①0 VlrlVO.3,微弱相关；②0.3VIHV0.5,低度相关;③0.5<lrl<0.8,显著相关；④0.8 <lrlVl,高度相关。
试验设计与数据处理课后习题
试验设计与数据处理课后习题机械工程6120805019 李东辉第三章3-7分别使用金球和铂球测定引力常数（单位：）1. 用金球测定观察值为 6.683，6.681, 6.676, 6.678, 6.679, 6.6722. 用铂球测定观察值为 6.661, 6.661，6.667, 6.667, 6.664设测定值总体为N（u，）试就1,2两种情况求u的置信度为0.9的置信区间，并求的置信度为0.9的置信区间。
用sas分析结果如下：第一组：第二组:3-13下表分别给出两个文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的词的比例：马克吐温：0.225 0.262 0.217 0.240 0.230 0.229 0.235 0.217斯诺特格拉斯：0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.220 0.201设两组数据分别来自正态总体，且两个总体方差相等，两个样本相互独立，问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是否有显著差异（a=0.05）取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not 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。
实验设计与数据处理 第三次课后作业答案
现代实验方法及数据处理作业三1、用乙醇水溶液分离某种废弃农作物中的木质素，考察了三个因素（溶剂浓度、温度和时间）对木质素得率的影响，因素水平如下表所示。
将因素A，B，C依次安排在正交表L9(34)的1,2,3列，不考虑因素间的交互作用。
9个试验结果y（得率/%）依次为：5.3、5.0、4.9、5.4、6.4、3.7、3.9、3.3、2.4。
试用直观分析法确定因素主次和优方案，并画出趋势图。
解：下表展示了分析过程及结果：因素主次为：A、B、C，最优方案为：A2 B2 C3即溶剂浓度取80%，反应温度取160℃，保温时间取1h。
而各因素的趋势图如下所示：2.采用直接还原法制备超细铜粉的研究中，需要考察的影响因素有反应温度、cu2+与氨水质量比和CuSO4溶液浓度，并通过初步试验确定的因素水平如下表：试验指标有两个：（1）转化率，越高越好；（2）铜粉松密度，越小越好。
用正交表L9(34)安排试验，将3个因素依次放在1,2,3列上，不考虑因素间的交互作用，9次试验结果依次如下：转化率/%: 40.26，40.46，61.79，60.15，73.97，91.31，73.52，87.19，97.26；松密度/(g/mL): 2.008，0.693，1.769，1.269，1.613，2.775，1.542，1.115，1.824。
试用综合平衡法对结果进行分析，找出最好的试验方案。
解：对转化率进行正交分析：对铜粉松密度进行正交分析：对于转化率指标进行直观分析因素主次：A、B、C优方案：A3、B3、C1对于铜粉松密度指标进行直观分析因素主次：B、C、A优方案：A1、B2、C2而通过综合平衡法可以得到平衡后的方案为：A3、B2、C2即反应温度取90℃，cu2+与氨水质量比取1:0.5，CuSO4溶液浓度0.5(g/mL)。
试验设计与数据处理第三章作业答案汇总
试验设计与数据处理第三章作业答案汇总得率（%）温度60℃90928865℃97939270℃96969375℃84838880℃848682⽅差分析：单因素⽅差分析SUMMARY组观测数求和平均⽅差60℃327090465℃328294770℃328595375℃325585780℃3252844⽅差分析差异源SS df MS F P-value组间303.6475.915.180.000299219组内50105总计353.614含酸量/%吸光度00.140.1410.14410.1520.150.1560.15420.160.1580.1630.16130.1750.17340.180.1840.1820.186⽅差分析：单因素⽅差分析SUMMARY组观测数求和平均⽅差030.4250.141666667 4.33333E-06140.6120.153 6.66667E-06240.6420.1605 4.33333E-06320.3480.1740.000002440.7320.183 6.66667E-06⽅差分析差异源SS dfMS F P-value组间0.00362386340.000905966170.7579304 1.82676E-10组内 6.36667E-0512 5.30556E-06总计0.00368752916颜⾊橘黄⾊26.528.725.129.127.2粉⾊31.528.330.827.929.6绿⾊27.925.128.524.226.5⽆⾊30.829.632.431.732.8⽅差分析：单因素⽅差分析SUMMARY组观测数求和平均⽅差26.54110.127.525 3.282531.54116.629.15 1.73666666727.94104.326.075 3.50916666730.8 4126.531.625 2.029166667⽅差分析差异源SSdfMS F P-value 组间67.936875322.6456258.5799194890.002584032组内31.672512 2.639375总计99.60937515⼄炔流量（L/min）89101112181.181.580.380771.581.481.879.479.175.927576.175.475.470.82.560.467.968.769.868.7销售额/万元空⽓流量（L/min）⽅差分析：单因素⽅差分析SUMMARY组观测数求和平均⽅差（L/min）55010 2.515399.979.98 3.1371.55397.679.52 5.50725372.774.54 4.5282.55335.567.114.485⽅差分析差异源SS df MS F P-value组间17586.162444396.5406728.9419704 2.35384E-21组内120.62820 6.0314总计17706.790424铝材材质去离⼦⽔⾃来⽔1 2.3 2.8 5.6 5.32 1.5 1.5 5.3 4.83 1.8 2.37.47.4⽅差分析：单因素⽅差分析SUMMARY组观测数求和平均⽅差14164 2.862413.1 3.275 4.24253418.9 4.7259.5825⽅差分析差异源SS df MS F P-value组间 4.2052 2.10250.3780341620.695591944组内50.0559 5.561666667总计54.2611F crit3.478049691F crit3.259166727F crit3.490294821F crit2.866081402F crit4.256494729。
实验设计与数据处理习题答案完整版
实验设计与数据处理习题答案完整版实验设计与数据处理是科学研究中非常重要的一环，通过合理的实验设计和数据处理，可以得到准确的实验结果，并从中得出科学结论。
实验设计部分：答：该实验的目的是研究不同光照条件对植物生长的影响。
因变量是植物的生长情况，自变量是光照条件。
实验步骤如下： 1）选择同一种植物作为研究对象。
2）将植物分为三组，分别置于不同的光照条件下：组A为强光照条件，组B为中等光照条件，组C为弱光照条件。
3）每组植物种植在相同的土壤中，并给予相同的水分和养分供应。
4）每天记录植物的生长情况，包括高度、叶片数量等指标。
5）进行一定时间的观察和测量后，比较各组植物的生长情况，得出结论。
数据处理部分：1.对于上述实验，假设我们已经得到了每组植物的生长数据，如何进行数据处理来得出结论？答：首先，我们需要对数据进行描述性统计分析，计算每组植物的平均生长情况、标准差等指标。
然后，我们可以使用方差分析（ANOVA）来比较不同组之间的差异是否显著。
如果ANOVA结果显示差异显著，我们可以进行事后多重比较（如Tukey's HSD test）来确定哪些组之间存在显著差异。
最后，我们可以根据数据和统计分析的结果得出结论，判断不同光照条件对植物生长的影响是否显著。
2.如果实验中有一个组的数据明显偏离其他组，该如何处理？答：如果一个组的数据明显偏离其他组，我们需要先检查该组数据是否存在异常值或错误。
如果没有异常值或错误，我们可以考虑将该组数据排除在统计分析之外，重新进行分析。
如果该组数据确实存在问题，我们可以考虑重新进行实验或者进行更多的观察和测量，以获得更准确的结果。
3.如果实验中的样本量较小，该如何进行数据处理？答：如果实验中的样本量较小，我们可以考虑使用非参数统计方法来进行数据处理。
非参数统计方法不依赖于数据的分布情况，适用于小样本量的情况。
常见的非参数统计方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
《试验设计与数据处理》第5章_优选法
• 受条件限制只能做几次试验的情况
11
分数法的使用 1. 确定等分试验范围的份数：增加或缩减—与分母同 2. 根据第一批试验的结果，判断极值的存在区间，然
后继续用分数法安排第二批试验。
分数Fn/Fn+1
2/3 3/5 5/8 8/13 13/21 21/34 34/55
第一批 试验点位置
2/3，1/3 3/5，2/5 5/8，3/8 8/13，5/13 13/21，8/21 21/34，13/34 34/55，21/55
4
※ 试验范围的确定：
(1) 按要求 ：自热平衡温度的范围一般取25℃～100℃。 (2) 据经验： 液固比一般取2.5～7 (3) 基础知识：高岭土煅烧温度取500～900℃
※ 试验点数的确定： • 两点：确定一条直线，但过两点的曲线是无限的
• 三点：可画一圆，也可画一条抛物线
• 四点：可画一条圆锥曲线
14
抛物线法具体做法举例： 假设某矿物有效成分的浸出率与浸出时间的关系如下图
浸出率 y / %
25
浸出率与反应时间的关系
20
15
10
5
0
0
10
20
30
40
反应时间 x / min
15
1. 用对分法做试验： 试验点为x1、x2、x3，试验值为y1、y2、y3
浸出率 y / %
25
20
15
10
5
x 1
20
6.抛物线法由x1,x5,x2求x6
15
浸出率 y / %
10
5
x 1
0
x 2
x =11.55 6
x =15.66 5
x =23.78 4
江南大学实验设计与数据处理作业
《试验设计与数据处理》作业第三章：统计推断3-7 解：（1）金球均值置信度为0.9的置信区间，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SAS Analyst，然后选择数据文件，打开：③设置参数，采用One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量x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：μ的置信度为0.9的置信区间为(6.67,6.68)。
金球方差置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：①设置参数，采用One-Sample Test for a Variance，将待分析变量x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：有结果可知σ2的置信度为0.9的置信区间为(676E-8, 0.0001)（2）银球均值置信度为0.9的置信区间，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SAS Analyst，然后选择数据文件，打开：③设置参数，采用One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量y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：μ的置信度为0.9的置信区间为(6.66,6.67)。
银球方差置信度为0.9的置信空间，SAS程序如下：①设置参数，采用One-Sample Test for a Variance，将待分析变量y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%：④结果输出：由结果可知σ2的置信度为0.9的置信区间为(379E-8, 507E-7)。
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系列1
5
10
15
0
SUMMARY OUTPUT
5
10
x
回归统计
Multiple
R
0.981636002
R Square
0.96360924
Adjusted
R Square 0.951478987
标准误差 0.643254553
观测值
9
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
2 65.7395637
6 2.482658518
yi2
384.16 420.25 497.29 630.01 691.69 772.84 846.81 4243.05
xiyi
11109.16 2065.84 11236 2173
11491.84 2390.56 11859.21 2733.39 12012.16 2882.48 12254.49 3077.46 12432.25 3244.65 82395.11 18567.38
75 60.4
观测数 5 5 5 5
4 4
空气流量/（L/min）
9 81.5 81.8 76.1 67.9
10 80.3 79.4 75.4 68.7
11 80 79.1 75.4 69.8
求和 399.9 397.6 372.7 335.5
297.9 307.3
平均 79.98 79.52 74.54 67.1
于是 三元线性 回归方程为： y=0.197+0.0455 x10.00377x2+0.07 15x3
0.064773429 0.046300406 0.018473023
例4-6
试验号 反应温度x1/℃ 反应时间x2/h 反应物含量x3/% 得率y
1
70
10
1
7.6
2
70
10
3 10.3
3
70
30
1
8.9
4
70
30
3 11.2
5
90
10
1
8.4
6
90
10
3 11.1
7
90
30
1
9.8
8
90
30
3 12.6
SUM
640
160
16 79.9
AVE
80
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.99645389
R Square 0.992920354
Adjusted
R Square 0.987610619
30.8
25.1
28.5
29.6
32.4
29.1 27.9 24.2 31.7
方差分 析：单因 素方差分 析
SUMMARY 组
行1 行2 行3 行4
观测数 5 5 5 5
求和 136.6 147.8 132.2 157.3
平均 27.32 29.56 26.44 31.46
方差 2.672 2.143 3.298 1.658
t Stat
P-value
1.36676828 0.265114
5.312522719 0.013025
-5.032798503 0.015119
4.861955457 0.016617
习题3.1
颜色 橘黄色 粉色 绿色 无色
26.5 31.2 27.9 30.8
销售额/万元
28.7
25.1
28.3
Intercep t X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3
Coefficients 0.057886497 0.252172538 -0.064840835 0.028317025
标准误差 0.042352824 0.047467569 0.012883654 0.005824205
标准误差 0.554949322 0.006495191 0.006495191 0.064951905
所以得到 的线性回 归方程表 达式为： y=2.1875 +0.04875 x1+0.063 75x2+1.3 125x3
L11
800
L22
800
L33
8
t Stat
P-value
3.941801374 0.016934
Adjusted
R Square 0.935774341
标准误差 0.026331591
观测值
7
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
3 0.062693371
3 0.002080058
6 0.064773429
F0.05(3,
3)=9.28
MS
F
0.02089779 30.1402
0.000693353
Coefficients -0.282790341
0.542697532
标准误差 0.001341014
0.006113002
t Stat
P-value
-210.877979 2.86E-16
88.77758147 2.89E-13
例4-8 xi yi
1
3
2
7
4
5
8
10
i
xi
yi
x1
x2
y
1
1
2
1
1
8 68.22222222
15
F0.01(2,6 )=10.92
MS
F
32.86978185 79.43851
0.41377642
Intercep t X Variable 1 X Variable 2
Coefficients -1.715966387 3.750076394 -0.279029794
方差 3.137 5.507 4.528 14.485
74.475 96.7425 76.825 42.2625
列3 列4 列5
方差分析 差异源
行 列 误差
总计
4
303.8
4
304.3
4
292.4
75.95 27.89667 76.075 21.4625
73.1 15.9
SS 537.6375
35.473 75.155
例4-5
试验号 x1 1 2 3 4 5 6 7
总和 平均
L11 L22 L33 L12 L23 L31
x2 1 1.4 1.8 2.2 2.6 3 3.4 15.4 2.2
4.48 252
7 16.8 10.5 1.4
L1y L2y L3y
检验线性 回归方程 的显著性 （1）F检 验
0.2404 0.564 0.5245
标准误差 0.183711731
观测值
8
方差分析
回归分析 残差 总计
df 3 4 7
20
SS 18.93375
0.135 19.06875
2 9.9875
MS 6.31125 0.03375
F 187
Intercep t X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3
Coefficients 2.1875 0.04875 0.06375 1.3125
2
2
3
7
3
9
7
3
4
8
4
16
8
4
5
10
5
25
10
5
6
11
6
36
11
6
7
12
7
49
12
7
8
10
8
64
10
8
9
9
9
81
9
9
10
8
10
100
8
SUM
53
77
53
381
77
AVE
5.888889 8.555555556 5.888888889 42.33333333 8.555556
y
14 12 10
8 6 4 2 0
17
浓度与沸点温度之间的关系
系列1
22
27
32
c/%
c/%
i
总和 平均
x
y
1 19.6 2 20.5 3 22.3 4 25.1 5 26.3 6 27.8 7 29.1
170.7 24.38571
xi2
105.4 106
107.2 108.9 109.6 110.7 111.5 759.3 108.4714286
SUM
14.79
6.365 1.44195027 -2.045360556 0.481235
AVE
1.479
0.6365 0.144195027 -0.204536056
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple
R
0.999492866
R Square 0.998985989
Adjusted
自来水
1
观测数
2
求和
4.1
平均
2.05
方差
0.125
总计
2 10.9 5.45 0.045
2
观测数 求和 平均 方差
2
2
3
10.1
1.5
5.05
0
0.125
3 观测数 求和