数据分析实验报告p

第一次试验报告

习题1.3

1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。

2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：

3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出：

全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03

数据分析实验报告

【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

1.00 1 . 7

1.00 2 . 3

3.00 2 . 689

1.00 3 . 1

Stem width: 1000

Each leaf: 1 case(s)

分析—描述统计—QQ图，选择如下：

输出：

习题1.1

4数据正态性的检验：K—S检验，W检验

数据：

取显着性水平为0.05

分析—描述统计—探索，选择如下：

（1）K—S检验

单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验

身高

N 60

正态参数a,,b均值139.00

标准差7.064

最极端差别绝对值.089

正.045

负-.089

Kolmogorov-Smirnov Z .686

渐近显着性(双侧) .735

a. 检验分布为正态分布。

b. 根据数据计算得到。

结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验

正态性检验

结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00=w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5

5多维正态数据的统计量

均值向量为：)767.33,505.4,836.27,219.18(=-

X

结果：x4与其他数据无相关性，其他三组数据线性相关

结果：由Spearman相关矩阵的输出结果看，取显着性水平0.1，p值皆小于0.1，所以数据相关性显着

习题2.4

6线性回归线的拟合，回归系数的区间估计与假设检验，回归系数的选择、逐步回归。

7残差分析

分析—回归—线性，选择如下：

输出：

逐步回归结果：

两变量的系数p值均小于0.05均有统计学意义。

结果：由残差统计量表看出，数据无偏离值，标准差比较小，认为模型健康。

概率论课本习题7.5

8一个正态总体独立样本均值的t检验与区间估计

分析—比较均值—独立样本T检验：

输出：

结果：样本均值为2833.50与总体均值2820比较接近

结果：

t值为1.218小于临界值2.26，且P值为0.254大于显着性水平0.05，接受原假设，即认为样本均值与总体均值之差可能是抽样误差所导致

概率论课本习题7.7

9两个正态总体均值差异比较的t检验与配对检验

分析—均值比较—独立样本T检验，选择如下：

输出：

结果：P值为1大于显着性水平0.05，认为方差相等。此时，p值（Sig. (2-tailed)）

为0.229大于显着性水平0.05，认为样本均值是相等的，即电阻均值没有显着性差异。

分析—比较均值—配对样本T检验，选择如下：

输出：

结果同上：认为样本均值是相等的，即电阻均值没有显着性差异。