应用统计大作业
应用统计大作业
题目：某商店1997-2000各月羽绒服销售额资料如下
年
月
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1997 36 15 5 0.7 0.2 0.5 0.4 0.3 4 10 30 38 1998 38 17 6 0.9 0.3 0.6 0.8 0.5 6 12 33 42 1999 40 19 6 1 0.8 0.7 1.2 1.5 10 16 40 45 2000 50 30 10 1.5 1 1 1.5 2 15 20 45 50 用长期趋势剔除法计算各月季节指数并预测2013年第四季度的水平。
一、计算各月季节指数
可以观察出在1997-2000年间尽管各月的销售量的起伏波动较大，但是这种波动具有明显的规律性，每年第二季度，第三季度的销售量相对较低，而第一季度和第四季度的销售量相对要高，这是由羽绒服的季节特性产生的，说明销售量的变化受季节变动的影响。同时随着时间的推移，销售量又逐年增加，这说明销售量的变化也受长期趋势的影响。因而，为了准确的确定季节指数，就需要剔除长期趋势对销售量的影响。
(一)对给定的数列进行十二项的移动平均，消除不规则变动和季节变动影响，得到趋势分量
和不规则分量(T*C)。运用Excel表格中的数据分析移动平均选项，得出十二项移动平均数，共37个数据，损失11个数据。在对十二项移动平均数进行移正平均，得出36个数据。求得结果如下表一
(二)从原数列中扣除趋势和循环分量影响，分离出季节分量和不规则分量(S*I)，
S*I =Y/ (T*C)
(三)从季节分量和不规则分量(S*I)中应用平均法消除由于偶然因素引起的不规则变动的影
响，分离出季节指数(S)，计算结果见表二
月份
季节变动和不规则变动（S*I）
调整前季节指数调整后季节指数1997 1998 1999 2000
1 312.97 288.6
2 273.81 292.86 293.05
2 139.7
3 134.21 142.63 138.15 138.24
3 48.95 39.1 48.16 45.71 45.74
4 7.24 6.23 10.21 7.93 7.94
5 2.37 5.01 6.58 4.70 4.71
6 4.64 4..25 5.86 4.94 4.95
7 3.35 6.07 8.86 5.79 5.80
8 2.41 3.75 10.76 5.35 5.35
9 32.31 41.21 68.25 47.50 47.53
10 80.25 87.2 113.58 91.66 91.72
11 242.41 241.51 258.56 249.97 250.14
12 309.12 305.34 292.36 304.62 304.83 合计1199.32 1200.00 表二计算说明如下
1)调整前季节指数
S’ = 各年同月的季节与不规则分量之和/年份数
即将季节分量和不规则分量经过简单平均消除不规则变动的影响后，分离出季节分
量S’。
2)从理论上讲，如果没有季节因素的影响，各期季节指数都应是100%，12个月的季
节指数之和则应为1200%；如果是季度资料，则四个季度的季节指数之和是400%。
本例中正是由于有季节因素存在，所以各季节指数才会有高有低。但表二中S’之
和只有1199.19。两者之差属于计算误差，应加以调整。调整方法是先确定调整系
数，公式如下
调整系数=1200% /1199.32% =1.0005670，
然后以调整系数乘S’，得到表中最后一列，即调整后的季节指数S的值。
一、预测2013年第四季度的水平
(一)上表已经分析出，二三季度销售量小，一四季度销售量大；又有明显的长期趋
势，随着时间的变化，销售量不断增加。首先确定季节变化。对原数量进行四
项移动平均，分离出季节变化和不规则变化数值S*I，确定季节指数，如果各
季度的季节指数之和不等于400%，调整季节指数，得出调整后的季节指数，
计算过程见表三。
表三
季度
季节和不规则变化（S*I）
合计
调整前季
节指数
调整后季
节指数(S) 1997 1998 1999 2000
一163.39 153.59 155.35 472.84 157.68 158.15 二 4.61 5.35 7.86 17.82 5.83 5.84 三13.89 18.87 26.73 59.49 19.73 19.79 四213.83 215.45 217.45 646.73 215.57 216.22 合计1196.88 398.81 400.00
(二)确定趋势方程
销售额的变化既有季节的变化因素，又有长期趋势的影响。所以，如果直接用
原数列进行趋势分析，其结果会受到季节变化影响。因此，分析趋势变化时，
必须从原数列实际观察值(Y)中扣除季节变动影响，在此基础上确定趋势方程。
基本过程如下
第一步用四项（季度资料）进行移动平均，消除季节变化和不规则变化两个
因素影响。这样调整的数列只包含长期趋势(T)，循环变动(C)，即T*C。
第二步利用最小二乘法确定趋势方程。本题选择使用直线趋势方程T= a + bX
计算中应用的是简捷公式，由于经过移动平均后，资料还剩12项，为偶数。
如果令=0，为方便计算，中间两项时间分别取1和-1，然后按级差为2
的级数取其他各项时间X的值。如表四所示
年季实际销
售额Y
时间序数X
长期趋势和循环变化
Y=T*C
YX=T*C*X X2
1997 三 4.7 -11 35.65 -392.15 121
四78 -9 36.33 -326.925 81
1998 一61 -7 36.70 -256.9 49 二 1.8 -5 38.15 -190.75 25 三7.3 -3 39.78 -119.325 9 四87 -1 40.36 -40.3625 1
1999 一65 1 41.13 41.125 1 二 2.5 3 43.55 130.65 9 三12.7 5 45.93 229.625 25 四101 7 46.66 326.6375 49
2000
一90 9 47.05 423.45 81 二 3.5 11 48.45 532.95 121
499.73 572
表四
a =/n =42.56
b =/X2 =0.97
趋势方程为T= a + bX= 42.56 + 0.97X
(三)根据趋势方程，我们可以对未来进行预测。预测2013年第四季度销售额
1)确定时间X
X= 11+2*54 =119
式中11为2000年第二季度X的取值，从2000年二季度到2013年四季度相隔52期，各季X的值相差两个，所以2013年四季度时X=119
2)确定趋势值(T)
T= a + bX = 42.56 + 0.97*119 =157.99(万元)
3)加入季节因素，得到所需的预测值
2013年第四季度预计销售额= T*第四季度的季节指数
=157.99*2.1622 =341.606
天大《应用统计学》2017年12月考试期末大作业答案(第一组)
应用统计学 要求： 一、独立完成，下面五组题目中，请任选其中一组题目作答，满分100分； 二、答题步骤： 1.使用A4纸打印学院指定答题纸（答题纸请详见附件）； 2.在答题纸上使用黑色水笔 ．．作答；答题纸上全部信息要求手 ．．．．按题目要求手写 写，包括中心、学号、姓名、科目、答题组数等基本信息和答题内容，请写明题型、题号； 三、提交方式：请将作答完成后的整页答题纸以图片形式依次粘贴在一个 ．．．．．．．Word ．．．． 文档中 ．．．上传（只粘贴部分内容的图片不给分），图片请保持正向、清晰； 1.上传文件命名为“中心-学号-姓名-科目.doc” 2.文件容量大小：不得超过20MB。 提示：未按要求作答题目 ．．．．0．分记 ．．！ ．．．及雷同作业 ．．．．．．．．的作业 ．．．．．，成绩以 题目如下： 第一组： 一、计算题（每小题25分，共50分） 1、下表中的数据是主修信息系统专业并获得企业管理学士学位的学生，毕业后的月薪（用y表示）和他在校学习时的总评分（用x表示）的回归方程。 解:
设X b b Y 10+= n X X n Y X Y X b i i i i i i i i i i 2 6 16 1 26 1 6 1 6 1 1)() )((∑∑∑∑∑=====-- = ＝62 .192.1918.62618900 2.1960910?- ?- ＝581.08 X b Y b 10-=＝18900/6-581.08*19.2/6＝1290.54 于是X Y 08.58154.1290 += 2、某一汽车装配操作线完成时间的计划均值为2.2分钟。由于完成时间既受上一道装配操作线的影响，又影响到下一道装配操作线的生产，所以保持2.2分钟的标准是很重要的。一个随机样本由45项组成，其完成时间的样本均值为2.39分钟，样本标准差为0.20分钟。在0.05的显著性水平下检验操作线是否达到了2.2分钟的标准。96 .12 =αμ 答 ：
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终教学提纲
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析 终
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月
逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统 (Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS 数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响 年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真
目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (6) 3.1确定自变量和因变量 (6) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (9) 4.1输入／移去的变量 (9) 4.2模型汇总 (10) 4.3方差分析 (10) 4.4回归系数 (11) 4.5已排除的变量 (12) 4.6残差统计量 (13) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (14) 5、异常情况说明 (15) 5.1异方差检验 (15) 5.2残差的独立性检验 (17) 5.3多重共线性检验 (17) 6、结论 (18) 参考文献 (20)
1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。
四川大学《应用统计学》第二次作业答案
首页- 我的作业列表- 《应用统计学》第二次作业答案 欢迎你， 你的得分：100.0 完成日期：2018年06月12日09 点24分说明：每道 小题选项旁的标识是标准答案。 一、单项选择题。本大题共14 个小题，每小题 4.0 分， 共56.0 给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。 1.社会经济统计的研究对象是（）。 A.抽象的数量关系 B.社会经济现象的规律性 C.社会经济现象的数量特征和数量关系 D.社会经济统计认识过程的规律和方法 2.某城市工业企业未安装设备普查，总体单位是（） A.工业企业全部未安装设备 B.工业企业每一台未安装设备 C.每个工业企业的未安装设备 D.每一个工业 3.标志是说明总体单位特征的名称，标志有数量标志和 品质标志，（）。 A.标志值有两大类：品质标志值和数量标志值 B.品质标志才有标志值 C.数量标志才有标志值 D.品质标志和数量标志都具有标志值 4.某城市工业企业未安装设备普查，总体单位是（ A.工业企业全部未安装设备 B.工业企业每一台未安装设备 C.每个工业企业的未安装设备 D.每一个工业企业 5.指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的，所以（ A.标志和指标之间的关系是固定不变的 B.标志和指标之间的关系是可以变化的 。在每小题 因此
C.标志和指标都是可以用数值表示的 D.只有指标才可以用数值表示 6.连续调查与不连续调查的划分依据是（） A.调查的组织形式 B.调查登记的时间是否连续 C.调查单位包括的范围是否全面 D.调查资料的来源 7.某市工业企业1997年生产经营成果年报呈报时间规定在1998 年1月31 日，则调查期限为（）。 A.一日 B.一个月 C.一年 D.一年零一个月 8.调查时间的含义是（） A.调查资料所属的时间 B.进行调查的时间 C.调查工作期限 D.调查资料报送的时间 9.重点调查中重点单位是指（）。 A.标志总量在总体中占有很大比重的单位 B.具有典型意义或代表性的单位 C.那些具有反映事物属性差异的品质标志的单位 D.能用以推算总体标志总量的单位 10.下列调查中，调查单位与填报单位一致的是（） A.企业设备调查 B.人口普查 C.农村耕地调查 D.工业企业现状调查
数值计算方法大作业
目录 第一章非线性方程求根 (3) 1.1迭代法 (3) 1.2牛顿法 (4) 1.3弦截法 (5) 1.4二分法 (6) 第二章插值 (7) 2.1线性插值 (7) 2.2二次插值 (8) 2.3拉格朗日插值 (9) 2.4分段线性插值 (10) 2.5分段二次插值 (11) 第三章数值积分 (13) 3.1复化矩形积分法 (13) 3.2复化梯形积分法 (14) 3.3辛普森积分法 (15) 3.4变步长梯形积分法 (16) 第四章线性方程组数值法 (17) 4.1约当消去法 (17) 4.2高斯消去法 (18) 4.3三角分解法 (20)
4.4雅可比迭代法 (21) 4.5高斯—赛德尔迭代法 (23) 第五章常积分方程数值法 (25) 5.1显示欧拉公式法 (25) 5.2欧拉公式预测校正法 (26) 5.3改进欧拉公式法 (27) 5.4四阶龙格—库塔法 (28)
数值计算方法 第一章非线性方程求根 1.1迭代法 程序代码： Private Sub Command1_Click() x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5 If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根（ep=10-10）
1.2牛顿法 程序代码： Private Sub Command1_Click() b = Val(InputBox("请输入被开方数x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b) If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例：求56的值。（ep=10-10）
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月
逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统(Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真
目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (5) 3.1确定自变量和因变量 (5) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (8) 4.1输入／移去的变量 (8) 4.2模型汇总 (9) 4.3方差分析 (9) 4.4回归系数 (10) 4.5已排除的变量 (11) 4.6残差统计量 (11) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (12) 5、异常情况说明 (13) 5.1异方差检验 (13) 5.2残差的独立性检验 (14) 5.3多重共线性检验 (15) 6、结论 (15) 参考文献 (17)
1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。 表1-1三因子多水平实验方案
统计学作业参考
案例题亚太商学院MBA教育 亚太商学院 商业界追求高学历目前流行于全世界。《亚洲公司》1997 年9 月份的一项调查表明，越来越多的亚洲人选择攻读工商管理硕士学位以求在公司取得成功。在亚太地区商学院申请MBA 课程的人数大约每年增长30% 。1997 年，亚太地区的74 个商学院公布了多达170000 个申请人的记录，其中11000 人将在1999 年获得全日制MBA 学位。需求飙升的主要原因是MBA 可以大大提高赚钱的能力。 在该地区，成千上万的亚洲人显得越来越愿意暂时离开工作，而花上两年的时间去追求商业理论证书。这些学校的课程非常难学，包括经济学、银行学、营销学、行为学、劳资关系学、决策学、战略思考、商法等。《亚洲公司》搜集了部分商学院的如下数据，该数据集显示了最佳商学院的某些特征。 注：GMAT、英语测试、工作经验中的“0,1”为虚拟变量，0表示“要求”，1表示“不要求” 请利用所学统计学知识，依据上表所列示的部分亚太商学院MBA教育的样本数据，对整个亚太地区商学院MBA教育情况做出深入分析及解读，譬如MBA教育样本数据的整体分布态势、本国学费与外国学费差异、要
求和不要求英语测试的商学院学生起薪的差异、要求和不要求工作经验的商学院学生起薪平均数的差异等等。 一．描述性统计分析 就总体来看，这25个知名商学院的招生名额较多；无论本国或是外国学生的学费都较为昂贵，并且外国学生学费普遍高于或者等于本国学生学费，但是相差不会太大；国外学生占的比例约为30%，较多；决大部分（72%）商学院要求工作经验，超半数（56%）要求GMAT，一小部分（32%）学院要求英语测试。各个商学院毕业生的起薪差别较大。 二．本国学生学费和外国学生学费比较分析
川大《应用统计学》第一次作业答案
首页- 我的作业列表- 《应用统计学》第一次作业答案 你的得分：100.0 完成日期：2014年02月22日16点23分 说明：每道小题括号里的答案是您最高分那次所选的答案，标准答案将在本次作业结束(即2014年03月13日)后显示在题目旁边。 一、单项选择题。本大题共20个小题，每小题 4.0 分，共80.0分。在每小题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。 1. 要了解某企业职工的文化水平情况，则总体单位是（）。 ( B ) A.该企业的全部职工 B.该企业每一个职工的文化程度 C.该企业的每一个职工 D.该企业全部职工的平均文化程度 2.属于品质标志的是（） ( C ) A.变量 B.指标 C.标志 D.变异 3.从标志角度看，变量是指（） ( A ) A.可变的数量标志 B.可变的数量标志值 C.可变的品质标志 D.可变的属性标志值 4. 某工人月工资150元，则“工资”是（） ( A ) A.数量标志 B.品质标志 C.质量标志 D.数量指标 5.标志与指标的区别之一是（）
( A ) A.标志是说明总体特征的；指标是说明总体单位的特征 B.指标是说明总体特征的；标志是说明总体单位的特征。 C.指标是说明有限总体特征的；标志是说明无限总体特征的。 D.指标是说明无限总体特征的；标志是说明有限总体特征的。 6.乡镇企业局为总结推广先进生产管理经验，选择几个先进乡镇企业进行调查，这种 调查属于（）。 ( B ) A.抽样调查 B.典型调查 C.重点调查 D.普查 7.下列各项中属于全面调查的是（）。 ( D ) A.抽样调查 B.重点调查 C.典型调查 D.快速普查 8.人口普查规定统一的时间是为了（）。 ( A ) A.避免登记的重复和遗漏 B.具体确定调查单位 C.确定调查对象的范围 D.为了统一调查时间，一起行动 9.调查鞍钢、武钢、宝钢等十几个大型钢铁公司就可以了解我国钢铁生产的基本情况。 这种调查方式是（）。 ( B ) A.典型调查 B.重点调查 C.抽样调查 D.普查 10.全面调查与非全面调查的划分依据是（）。 ( C ) A.调查的组织方式不同
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月
逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统 (Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真
目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (6) 3.1确定自变量和因变量 (6) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (9) 4.1输入／移去的变量 (9) 4.2模型汇总 (10) 4.3方差分析 (10) 4.4回归系数 (11) 4.5已排除的变量 (12) 4.6残差统计量 (13) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (14) 5、异常情况说明 (15) 5.1异方差检验 (15) 5.2残差的独立性检验 (17) 5.3多重共线性检验 (17) 6、结论 (18) 参考文献 (20)
1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。
应用统计学作业答案
第1章导论作业 1指出下面的变量哪一个属于分类变量: A、年龄 B、工资 C、汽车产量 D、购买商品时的方式(现金、信用卡、支票) 我的答案：D 得分：4.3分 2指出下面哪个变量属于顺序变量: A、年龄 B、工资 C、汽车产量 D、员工对企业某项改革措施的态度(赞成、中立、反对) 我的答案：D 得分：4.3分 3 指出下面哪一个变量属于数值型变量: A、 年龄 B、 性别 C、 企业类型 D、 员工对企业某项改革措施的态度(赞成、中立、反对) 我的答案：A 得分：4.3分 4 一名统计学专业的学生为了完成其统计作业,在《统计年鉴》中找到了2006年城镇家庭的人均收入。这一数据属于: A、 分类数据 B、 顺序数据 C、 截面数据 D、 时间序列数据 我的答案：C 得分：4.3分 5 下列不属于描述统计问题的是: A、 根据样本信息对总体进行的推断
了解数据分布的特征 C、 分析感兴趣的总体特征 D、 利用图、表或其他数据汇总工具分析数据 我的答案：A 得分：4.3分 6 某大学的一位研究人员希望估计该大学本科生平均每月的生活费支出,为此,他调查了200名学生,发现他们每月平均生活费支出是500元。该研究人员感兴趣的总体是: A、 该大学的所有学生 B、 该校所有大学生的总生活费支出 C、 该大学所有的在校本科生 D、 所调查的200名学生 我的答案：C 得分：5.4分 7 某大学的以为研究人员希望估计该大学本科生平均每月的生活费支出,为此,他调查了200名学生,发现他们每月平均生活费支出是500元。该研究人员感兴趣的参数是: A、 该大学的所有学生人数 B、 该大学所有本科生的月平均生活费支出 C、 该大学所有本科生的月生活费支出 D、 所调查的200名学生的月平均生活费支出 我的答案：B 得分：4.3分 8 某大学的以为研究人员希望估计该大学本科生平均每月的生活费支出,为此,他调查了200名学生,发现他们每月平均生活费支出是500元。该研究人员感兴趣的统计量是: A、 该大学的所有学生人数 B、 该大学所有本科生的月平均生活费支出
西工大计算方法作业答案
参考答案 第一章 1 *1x =1.7； * 2x =1.73； *3x =1.732 。 2． 3． （1） ≤++)(* 3*2*1x x x e r 0.00050； （注意：应该用相对误差的定义去求） （2） ≤)(*3*2*1x x x e r 0.50517； （3） ≤)/(*4*2x x e r 0.50002。 4．设6有n 位有效数字，由6≈2.4494……，知6的第一位有效数字1a =2。 令3)1()1(1* 102 1 102211021)(-----?≤??=?= n n r a x ε 可求得满足上述不等式的最小正整数n =4，即至少取四位有效数字，故满足精度要求可取6≈2.449。 5. 答：（1）*x (0>x )的相对误差约是* x 的相对误差的1/2倍； （2）n x )(* 的相对误差约是* x 的相对误差的n 倍。 6． 根据******************** sin 21)(cos 21sin 21)(sin 21sin 21)(sin 21)(c b a c e c b a c b a b e c a c b a a e c b S e r ++≤ =* *****) ()()(tgc c e b b e a a e ++ 注意当20* π < 7．设20= y ，41.1*0 =y ，δ=?≤--2* 00102 1y y 由 δ1* 001*111010--≤-=-y y y y ， δ2*111*221010--≤-=-y y y y M δ10*991*10101010--≤-=-y y y y 即当0y 有初始误差δ时，10y 的绝对误差的绝对值将减小10 10-倍。而110 10 <<-δ，故计算过程稳定。 8. 变形后的表达式为： （1）)1ln(2--x x =)1ln(2-+-x x （2）arctgx x arctg -+)1(=) 1(11 ++x x arctg （3） 1ln )1ln()1(ln 1 --++=? +N N N N dx x N N =ΛΛ+-+- +3 2413121)1ln(N N N N 1ln )11ln()1(-++ +=N N N N =1)1ln()1 1ln(-+++N N N （4）x x sin cos 1-=x x cos 1sin +=2x tg NBA球员科比单场总得分与上场时间的线性回归分析 摘要 篮球运动中，球员的上场时间与球员的场上得分的数学关系将影响到教练对每位球员上场时间的把握，若能得到某位球员的上场时间与场上得分的数据关系，将能更好的把握该名球员的场上时间分配。本次作业将针对现役NBA球员中影响力最大的球员科比布莱恩特进行研究，对其2012-2013年赛季常规赛的每场得分与出场时间进行线性回归，得到得分与出场时间的一元线性回归直线，并对显著性进行评估和进行区间预测。 正文 一、问题描述 随着2002年姚明加入NBA，越来越多的中国人开始关注篮球这一项体育运动，并使得篮球运动大范围的普及开来，尤其是青年学生。本着学以致用的原则，希望将所学理论知识与现实生活与个人兴趣相结合，若能通过建立相应的数理统计模型来做相应的分析，并且从另外一个角度解析篮球，并用以指导篮球这一项运动的更好发展，这也将是一项不同寻常的探索。篮球运动中，得分是取胜的决定因素，若要赢得比赛，必须将得分超出对手，而影响一位球员的得分的因素是多样的，例如：情绪，状态，体力，伤病，上场时间，防守队员等诸多因素，而上场时间作为最直接最关键的因素，其对球员总得分的影响方式有着重要的研究意义。 倘若知道了其分布规律，则可从数量上掌握得分与上场时间复杂关系的大趋势，就可以利用这种趋势研究球员效率最优化与上场时间的控制问题。 因此，本文针对湖人当家球星科比布莱恩特在2012-2013年赛季常规赛的每场得分与上场时间进行线性回归分析，并对显著性进行评估，以巩固所学知识，并发现自己的不足。 二、数据描述 抽出科比布莱恩特2012-2013年常规赛所有82场的数据记录（原始数据见附录），剔除掉其中没有上场的部分数据，得到有参考实用价值的数据如表2.1所示： 学院：经济管理学院班级：食品经济管理（1）班姓名：张从容学号：0846112 日期：2010年6月 应用统计学大作业 题目： 校友捐赠是高等学校收入的重要来源。如果学校的管理人员能确定影响捐赠的校友所占比例增长的因素，他们就可能制定使学校收入增长的政策。研究表明，对与老师的沟通交往感到比较满意的学生，他们很可能更容易毕业。于是人们可能猜测，人数比较少的班级和比较低的学生—教师比可能有一个比较高的令人满意的毕业率，随后又可能引起给予学校捐赠的校友所占比例的增长。EXCEL文件Alumin给出了48所美国国立大学的有关统计数据。“学生教师比”是注册学生人数除以全体教师人数，单位是倍；“捐赠校友的比例”是给予学校捐赠的校友所占的百分比。 要求： 1、对这些数据做出数值和图示的概述 2、利用回归分析求出估计的回归方程，使这个方程在学生人数少于20人的班级所占的比例已知时，能被用来预测给予学校捐赠的校友所占的比例。 3、利用回归分析求出估计的回归方程，使这个方程在学生教师比已知时，能被用来预测给予学校捐赠的校友所占的比例。 4、从你的分析中，你能得到什么结论或提出什么建议吗? 案例数据： 答：1/1) 首先制作学生人数少于20人的学生比例的图表： 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Boston College California Institute of College of William and Mary Dartmouth College Georgetown University Lehigh University Northwestern University Rice University Tulane University U. of California-Irvine U. of California-Santa Barbara U. of Illinois-Urbana Champaign U. of Notre Dame U. of Southern California U. of Washington Wake Forest University 数值和图示的概述： 如果设学生人数少于20人班级的比例为x ，则755.7291666=x 。 从图表（条形图）中可以看出，学生人数少于20人的学校的比例都很高，平均水平在50%以上，约等于55.73%，最高达到了77%，最小值为29%，可以看出美国大学班级学生人数基本都在20人以下，班级人数比较少。 1/2) 其次制作学生教师比例的图表： 数值和图示的概述： 如果设学生与教师的比例为x ，则711.5416666=x 。 从图表（饼图）中可以得出这样的结论，学生和老师人数之间的比例平均在11倍左右，也就是说平均为一个老师带11个学生，而且各学校之间的差异也不是很大（最大值为23，最小值为3）。 20 2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答 (说明：前面是题目，后面几页是答案完整解答部分，注意的顺序。) 一、解线性方程 用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 用主元素消元法求解线性方程组 用高斯消去法求解线性方程组 利用Doolittle分解法解方程组Ax=b，即解方程组 1、用矩阵的LU分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 0 2X1+2X2+8X3 = -4 -3X1-10X2-2X3 = -11 2、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 X1+2X2+3X3 = 1 2X1– X2+9X3 = 0 -3X1+ 4X2+9X3 = 1 3、用矩阵的Doolittle分解算法求解线性方程组 2X1+X2+X3 = 4 6X1+4X2+5X3 =15 4X1+3X2+6X3 = 13 4、用高斯消去法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 5、用无回代过程消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 6、用主元素消元法求解线性方程组 2X 1- X 2+3X 3 = 2 4X 1+2X 2+5X 3 = 4 -3X 1+4X 2-3X 3 = -3 7、用高斯消去法求解线性方程组 123123123234 4272266 x x x x x x x x x -+=++=-++= 8、利用Doolittle 分解法解方程组Ax=b ，即解方程组 12341231521917334319174262113x x x x -? ????? ???? ??-??????=? ? ????--?????? --???? ?? 北航数理统计大作业-多元线性回归 应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院： 姓名： 学号： 2013年12月 交通运输业产值的多元线性回归分析 摘要：本文基于《中国统计年鉴》（2012年版）统计数据，寻找影响交通运输业发展的因素，包括工农业发展水平、能源生产水平、进出口贸易交流以及居民消费水平等，利用统计软件SPSS对各因素进行了筛选分析，采用逐步回归法得到最优多元线性回归模型，并对模型的回归显著性、拟合度以及随机误差的正态性进行了检验，最后可以利用有效的最优回归模型对将来进行预测。 关键字：多元线性回归，逐步回归，交通运输产值，工业产值，进出口总额1，引言 交通运输业指国民经济中专门从事运送货物和旅客的社会生产部门，包括铁路、公路、水运、航空等运输部门。它是国民经济的重要组成部分，是保证人们在政治、经济、文化、军事等方面联系交往的手段，也是衔接生产和消费的一个重要环节。交通运输业在现代社会的各个方面起着十分重要的作用，因此研究交通运输业发展水平与各个影响因素间的关系显得十分重要，建立有效的数学相关模型对于预测交通运输业的发展，制定相关政策方案提供依据。根据经验交通运输业的发展受到工农业发展、能源生产、进出口贸易以及居民消费水平等众因素的影响，故建立一个完整精确的数学模型在理论上基本无法实现，并且在实际运用中也没有必要，一种简单有效的方式就是寻找主要影响因素，分析其与指标变量的相关性，建立多元线性回归模型就是一种有效的方式。 变量与变量之间的关系分为确定性关系和非确定性关系，函数表达确定性关系。研究变量间的非确定性关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为 《统计学原理》作业（二） （第四章） 一、判断题 1、总体单位总量和总体标志总量是固定不变的，不能互相变换。（×） 2、相对指标都是用无名数形式表现出来的。（×） 3、能计算总量指标的总体必须是有限总体。（×） 4、按人口平均的粮食产量是一个平均数。（×） 5、在特定条件下，加权算术平均数等于简单算术平均数。（√） 6、用总体部分数值与总体全部数值对比求得的相对指标。说明总体内部的组成状况，这个相对指标是比例相对指标。（×） 7、国民收入中积累额与消费额之比为1：3，这是一个比较相对指标。（×） 8、总量指标和平均指标反映了现象总体的规模和一般水平。但掩盖了总体各单位的差异情况，因此通过这两个指标不能全面认识总体的特征。（√） 9、用相对指标分子资料作权数计算平均数应采用加权算术平均法。（×） 10、标志变异指标数值越大，说明总体中各单位标志值的变异程度就越大，则平均指标的代表性就越小。（√） 二、单项选择 1、总量指标数值大小（A） A、随总体范围扩大而增大 B、随总体范围扩大而减小 C、随总体范围缩小而增大 D、与总体范围大小无关 2、直接反映总体规模大小的指标是（C） A、平均指标 B、相对指标 C、总量指标 D、变异指标 3、总量指标按其反映的时间状况不同可以分为（D） A、数量指标和质量指标 B、实物指标和价值指标 C、总体单位总量和总体标志总量 D、时期指标和时点指标 4、不同时点的指标数值（B） A、具有可加性 B、不具有可加性 C、可加或可减 D、都不对 5、由反映总体各单位数量特征的标志值汇总得出的指标是（B） A、总体单位总量 B、总体标志总量 C、质量指标 D、相对指标 6、计算结构相对指标时，总体各部分数值与总体数值对比求得的比重之和（C） A、小于100% B、大于100% C、等于100% D、小于或大于100% 7、相对指标数值的表现形式有( D ) A、无名数 B、实物单位与货币单位 C、有名数 D、无名数与有名数 8、下列相对数中，属于不同时期对比的指标有（B） A、结构相对数 B、动态相对数 C、比较相对数 D、强度相对数 计算方法上机报告 姓名： 学号： 班级： 目录 题目一------------------------------------------------------------------------------------------ - 4 - 1.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 4 - 1.3Matlab源程序----------------------------------------------------------------------- - 5 - 1.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 5 - 题目二------------------------------------------------------------------------------------------ - 7 - 2.1题目内容 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.2算法思想 ---------------------------------------------------------------------------- - 7 - 2.3 Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 8 - 2.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------- - 9 - 题目三----------------------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 11 - 3.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 13 - 3.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 14 - 题目四----------------------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.1题目内容 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.2算法思想 --------------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.3Matlab源程序---------------------------------------------------------------------- - 15 - 4.4计算结果及总结 ------------------------------------------------------------------ - 16 - 题目五----------------------------------------------------------------------------------------- - 18 - 应用统计学案例分析 一、背景： 建筑施工业是目前国内的一个比较大的产业群体。对于建筑施工企业来讲，项目利润率是衡量一个项目是否成功的一个重要指标。然而影响项目利润率的因素有很多，人员、机械、材料、管理等等。随着建筑施工业的不断发展，机械化施工以及电脑辅助应用软件的应用在建筑施工业中逐渐普及开来。 某市就机械化施工以及电脑辅助应用软件对本市各建筑施工企业的应用进行了调研，供采集了50家建筑施工企业的数据，反馈的有效数据为48组。本案例就电脑计提工程量、施工人员数量和大型施工机械数量与项目利润率等数据进行展开分析，从统计学角度分析其中的关联。 案例数据： 二、描述及分析 1、首先制作使用电脑计提工程量的项目部比例的图表： 数值和图示的概述： 如果设使用电脑计提工程量的项目部比例为x ，则755.7291666=x 。 从图表（条形图）中可以看出，使用电脑计提工程量的项目部比例都很高，平均水平在50%以上，约等于55.73%，最高达到了77%，最小值为29%，可以看出大部分企业都在积极推行电脑计提工程量工作，并卓有成效。 2、其次制作施工人员数量与大型施工机械数量比例的图表： 数值和图示的概述： 如果设施工人员数量与大型施工机械数量比例为x ，则711.5416666=x 。 从图表（饼图）中可以得出这样的结论，施工人员数量与大型施工机械数量比例平均在11倍左右，而且各企业之间的差异也不是很大（最大值为23，最小值为3）。 3、最后制作完成利润在10%以上的项目部比例的图表： 数值和图示的概述： 如果设完成利润在10%以上的项目部比例的比例为x ，则329.2708333 x 。 从图表（柱状图）中可以看出各学校之间的完成利润情况差异很大，最大值为67%，最小值为7%。 计算方法实验报告 班级： 学号： 姓名： 成绩： 1 舍入误差及稳定性 一、实验目的 （1）通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令； （2）通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性 二、实验内容 1、用两种不同的顺序计算10000 21n n -=∑，分析其误差的变化 2、已知连分数() 1 01223//(.../)n n a f b b a b a a b =+ +++，利用下面的算法计算f ： 1 1 ,i n n i i i a d b d b d ++==+ (1,2,...,0 i n n =-- 0f d = 写一程序，读入011,,,...,,,...,,n n n b b b a a 计算并打印f 3、给出一个有效的算法和一个无效的算法计算积分 1 041 n n x y dx x =+? (0,1,...,1 n = 4、设2 2 11N N j S j == -∑ ，已知其精确值为1311221N N ?? -- ?+?? （1）编制按从大到小的顺序计算N S 的程序 （2）编制按从小到大的顺序计算N S 的程序 （3）按两种顺序分别计算10001000030000,,,S S S 并指出有效位数 三、实验步骤、程序设计、实验结果及分析 1、用两种不同的顺序计算10000 2 1n n -=∑，分析其误差的变化 （1）实验步骤： 分别从1~10000和从10000~1两种顺序进行计算，应包含的头文件有stdio.h 和math.h （2）程序设计： a.顺序计算 #include重庆大学研究生数理统计大作业
应用统计学大作业
2020年奥鹏吉大网络教育《计算方法》大作业解答
最新北航数理统计大作业-多元线性回归
统计学原理作业2答案(新)
西安交通大学计算方法B大作业
【案例】应用统计学案例
计算方法上机实习题大作业(实验报告).