中国矿业大学应用统计学实验报告

应用统计学实验指导书

统计实验一 MINITAB的基本操作、描述统计与区间估计

试对该木材横纹抗压力的方差进行区间估计(05.0=α). 四、结果显示与分析 第一题：

（1）样本数，平均值，中位数，截尾平均数，样本标准差，样本平均数的标准差，最大值，最小值，第

1、3个四分位数

（2）求出频率与频数分布

（3）作出以上数据的频率直方图

第二题：

产生一个F(20,10)分布，并画出其图形（1）产生一个F(20,10)分布

（2）并画出其图形

第三题：

c 2(9)分布的双侧0.05分位数

结果：

第四题：

(1) 求这一批鱼的组织中平均含汞量的点估计值；

结果：

(2) 根据以往历史资料知道s =0.10，以95%的置信水平，求这一批鱼的组织中平均含汞量的范围；

结果：

(3) 设s 未知，以95%的置信度，求这一批鱼的组织中平均含汞量的范围.

结果：

第五题：

对该木材横纹抗压力的方差进行区间估计(05.0=α).

结果：

五、实验收获与教师评语

1. 学生收获:通过本次实验，我对MINITAB 的基本命令与操作、MINITAB 数据输入、输出与编辑方法已基本

掌握，也熟悉MINITAB 用于描述性统计的基本菜单操作及命令，对于用MINITAB 求密度函数值、分布函数值、随机变量分布的上下侧分位数以及用MINITAB 进行参数区间估计也做到了基本掌握，总之，实验非常成功！

统计实验二假设检验

班级专业：工业10-2班姓名：李志谦学号：22100367 日期：2013.3.30

四、实验步骤、结果显示与分析

第一题：实验步骤如下：

决策：因为额定重量=100g在置信区间内,因此接受原假设。结论：有证据表明，这一天包装机工作正常。

第二题：

决策：因为P=0.014

结论：有证据表明，不能认为他的成绩可达174环。

第三题：

决策：因为假设的 =5625在方差置信区间里，因此接受原假设。

结论：有证据表明，可以认为青山乡水稻亩产的方差没有发生变化。第四题：

决策：因为P=0.009

结论：有证据表明，可以认为矮壮素是有矮化玉米的效果。

五、试验收获和教师评语

1.学生收获：通过本次实验，我对MINITAB进行假设检验的基本命令与操作，以及

用MINITAB进行单个、两个正态总体均值的假设检验，进行单个、多

个正态总体方差的假设检验有了基本掌握，同时也深化了对相关理论

知识的掌握，实验比较成功！

2.教师评语

统计实验三方差分析

班级专业：工业10-2班姓名：李志谦学号：22100367 日期：2013.3.30

四、实验步骤、结果显示与分析第一题：

结论：根据相关的箱线图和单值图可知，由于3种饲料增重均值不全相等，因此，可以认为猪饲料对猪的增重是有效果的。

第二题：

过程：

结果显示：

分析：因为，F6=18.12>Fa=5,143，拒绝原假设H0，表明均值之间的差异是显著的，即所检验的行因素对观察值有显著影响，即促进剂对定强有显著影响；F7=33.28>Fa=4,347，拒绝原假设H0，表明均值之间的差异是显著的，即所检验的列因素对观察值有显著影响，即氧化锌对定强有显著影响。

第三题：

结果显示：

分析：（1）因为，F10=17.51>Fa=3.863所以拒绝原假设H0，因此认为拉伸倍数对统计影响有显著意义；F11=2.13

（2）由箱线图可知，使纤维弹性达到最大的生产条件是拉伸倍数A=520，收缩率B=8。

五、试验收获和教师评语

1.学生收获：通过本次实验，我对用MINITAB进行单因素、有(无)交互作用的双因素试

验的方差分析，以及在MINITAB中进行方差分析的基本命令与操作有了基

本掌握，同时对统计学中关于单因素、多因素方差分析的知识有了更深刻

的掌握，总之，实验比较成功。

2.教师评语

统计实验四回归与相关

班级专业：工业10-2班姓名：李志谦学号：22100367 日期：2013.3.30

四、实验步骤、结果显示与分析第一题：

过程：

结果显示：

（1）回归方程：y=-0.00571+0.0234x

显著性检验：

提出假设：H0:浓度与消光度之间线性关系不显著

计算检验量：F= MSR/ MSE =0.38423/0.00007=5489>F0.05(1,5)=0.0043

作出决策;因为F>Fa，拒绝H0，二者线性关系显著。

方程拟合度检验：

因为，R—sq（调整）=0.99趋向于1，说明回归方程拟合得好，说明浓度与消光度之间有很强的线性关系。

（2）x=12的消光度及95%的预测区间:(0.25254,0.29831)

第二题：

（1）实验过程：1、单击统计、基本统计量、相关，有：

（1）由实验结果：知，-1

Y与x1、x2的二重线性回归方程：Y=175-2.46X1-0.363X2

方程显著性检验：

假设：H0：b1=b2;H1,b1、b2至少有一个不为0

计算检验量;F=MSR/ MSE=98.309/1.823=53.93>F0.05(2,8)=0.052

作出决策：因为，F>Fa，因此，拒绝H0，说明因变量Y与回归变量X1、X2存在线性关系。回归系数检验：

提出假设：（1）H0：b1=0；H1：b1不为0（2）H0：b2=0；H1：b2不为0

计算统计量：|t1|=9.93>t0.025(8)=2.3060;|t2|=9.27>t0.025(8)=2.3060

作出决策：（1）拒绝H0，认为X1对Y有显著线性影响关系；（2）拒绝H0，认为X2对Y有显著线性影响关系。

方程拟合度检验：

因为R-sq（调整）=91.4%，因此可以认为每亩穗数X1每穗粒数X2模型能够解释近似91.4%的结实率