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H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample Statistics
Group N Mean Std. Dev. Std. Error
----------------------------------------------------
x 8 0.231875 0.0146 0.0051
y 10 0.2097 0.0097 0.0031
Hypothesis Test
Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0
Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0
If Variances Are t statistic Df Pr > t
----------------------------------------------------
Equal 3.878 16 0.0013
Not 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 Test
Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1
Alternative: 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: y
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001
Error 15 135.822500 9.054833
Corrected Total 19 1616.645500
R-Square Coeff Var Root MSE y Mean
0.915985 13.12023 3.009125 22.93500
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
c 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。
4-2 解：
The GLM Procedure
Dependent Variable: R
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 11 82.8333333 7.5303030 1.39 0.2895
Error 12 65.0000000 5.4166667
Corrected Total 23 147.8333333
R-Square Coeff Var Root MSE R Mean
0.560316 22.34278 2.327373 10.41667
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442
n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657
m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
m 2 44.33333333 22.16666667 4.09 0.0442
n 3 11.50000000 3.83333333 0.71 0.5657
m*n 6 27.00000000 4.50000000 0.83 0.5684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。
4-4 解：(1) 不用协变量做方差分析
由分析结果可知，花的品种、温度和两者的交互作用对鲜花产量的影响都是不显著的。
(2) 引入协变量作方差分析
由分析结果可见，引入协变量后，v、m、和x对鲜花产量的影响都是显著地。
第五章: 正交试验设计
5-3 解:用L 9（34）确定配比试验方案:
A ：
B ：
C ：D=0.1：0.3：0.2：0.5
配比方案中，要求各行四个比值之和为1。在1号条件中，四种数值分别是
091.05
.02.03.01.01
1.0=+++?=A 272
.05
.02.03.01.01
3.0=+++?=B
182
.05
.02.03.01.012.0=+++?
=C 455.05
.02.03.01.015.0=+++?
=D
其余实验条件可按照相同方法得出。
第六章： 回归分析
6-6 解：
（1）作线性回归分析结果如下：
由分析结果得回归方程为：32115000.155000.057500.090000.9x x x y +++= 由p 值都小于0.1可知，每项都是显著的，方程也是显著的。
（2）
由分析结果可知，在a=0.05下，仅有x3和x1应当引入方程。 故所求方程为：3115000.157500.090000.9x x y ++= 6-9 解：分析结果如下：
Dependent Variable: y
Stepwise Selection: Step 1
Variable t9 Entered: R-Square = 0.3473 and C(p) = 175.7517
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F Model 1 76.24389 76.24389 7.45 0.0163 Error 14 143.28371 10.23455 Corrected Total 15 219.52760
Parameter Standard
Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F Intercept 8.22980 1.38618 360.74949 35.25 <.0001 t9 0.01056 0.00387 76.24389 7.45 0.0163
Bounds on condition number: 1, 1
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Stepwise Selection: Step 2
Variable t13 Entered: R-Square = 0.6717 and C(p) = 84.4265
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 2 147.46551 73.73276 13.30 0.0007
Error 13 72.06209 5.54324
Corrected Total 15 219.52760
Parameter Standard
Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F
Intercept 18.33483 2.99803 207.32264 37.40 <.0001
t9 0.01173 0.00287 92.81733 16.74 0.0013
t13 -1.89938 0.52989 71.22162 12.85 0.0033
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Stepwise Selection: Step 3
Variable t5 Entered: R-Square = 0.7627 and C(p) = 60.2727
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 3 167.42492 55.80831 12.85 0.0005
Error 12 52.10268 4.34189
Corrected Total 15 219.52760
Parameter Standard
Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F
Intercept 19.49941 2.70837 225.06452 51.84 <.0001
t5 0.00163 0.00076176 19.95941 4.60 0.0532
t9 0.00728 0.00328 21.44626 4.94 0.0462
t13 -2.19305 0.48856 87.48515 20.15 0.0007
Bounds on condition number: 1.8185, 13.825
------------------------------------------------------------------------------------------------------
All variables left in the model are significant at the 0.1500 level.
No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model.
Summary of Stepwise Selection
Variable Variable Number Partial Model
Step Entered Removed Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F
1 t9 1 0.3473 0.3473 175.75
2 7.45 0.016
3 2 t13 2 0.324
4 0.6717 84.426
5 12.85 0.0033 3 t5 3 0.0909 0.7627 60.2727 4.60 0.0532
由结果可知，y=19.49941+0.0016321x x +0.0072842x x -2.193053x
6-10 解：（1）散点图如下：
可以采用Logistic 拟合此数据。
（2）用Logistic 模拟结果为：
Dependent Variable y
Method: Gauss-Newton
Sum of Iter b c a Squares 0 3.7180 2.0000 21.0000 1124.1 1 3.6408 1.8493 14.8393 570.9 2 3.5475 1.6684 14.9977 534.7 3 3.4704 1.5208 15.2362 499.4 4 3.4046 1.3963 15.4814 464.3 5 3.3469 1.2887 15.7348 429.2 6 3.2955 1.1943 15.9985 394.1 7 3.2491 1.1107 16.2735 359.1 8 3.2069 1.0360 16.5601 324.4 9 3.1684 0.9691 16.8579 290.5 10 3.1331 0.9091 17.1660 257.6 11 3.1008 0.8551 17.4829 226.3 12 3.0712 0.8067 17.8067 196.8 13 3.0442 0.7632 18.1349 169.7 14 3.0195 0.7242 18.4653 145.1 15 2.9971 0.6892 18.7951 123.1 16 2.9768 0.6580 19.1220 104.0
17 2.9584 0.6300 19.4438 87.4241
18 2.9420 0.6050 19.7586 73.4129
19 2.9272 0.5827 20.0648 61.7148
20 2.9140 0.5628 20.3610 52.0895
21 2.9023 0.5450 20.6464 44.2826
22 2.8920 0.5291 20.9203 38.0422
23 2.8828 0.5149 21.1822 33.1304
24 2.8748 0.5021 21.4319 29.3307
25 2.8679 0.4907 21.6693 26.4509
26 2.8618 0.4804 21.8946 24.3243
27 2.8566 0.4711 22.1078 22.8087
28 2.8522 0.4628 22.3094 21.7843
29 2.8484 0.4553 22.4995 21.1514
30 2.8453 0.4486 22.6787 20.8276
31 2.8428 0.4425 22.8472 20.7456 WARNING: Step size shows no improvement.
WARNING: PROC NLIN failed to converge.
Estimation Summary (Not Converged)
Method Gauss-Newton
Iterations 31
Subiterations 29
Average Subiterations 0.935484
R 0.653053
PPC(c) 0.012486
The NLIN Procedure
Estimation Summary (Not Converged)
RPC .
Object 0.00394
Objective 20.74557
Observations Read 15
Observations Used 15
Observations Missing 0
NOTE: An intercept was not specified for this model.
Sum of Mean Approx Source DF Squares Square F Value Pr > F
Regression 3 3245.5 1081.8 625.77 <.0001
Residual 12 20.7456 1.7288
Uncorrected Total 15 3266.3
Corrected Total 14 949.9
Approx
Parameter Estimate Std Error Approximate 95% Confidence Limits
b 2.8428 0.00488 2.8321 2.8534
c 0.4425 0.00321 0.4355 0.4494
a 22.8472 0.5749 21.5947 24.0998
Approximate Correlation Matrix
b c a b 1.0000000 0.7483922 -0.2191675 c 0.7483922 1.0000000 -0.4085662 a -0.2191675 -0.4085662 1.0000000
故得
第七章：回归正交设计
7-1 解：n=9 作变换77
25
.05.3815
.039-=-=
+-=
z z z X ，则x1=1，x2=2，x3=3，…，x9=9。
并可设y
=b0+b1Ф1(x)+ b2Ф2(x)+ b2Ф2(x)+ b4Ф4(x)
对于n=9，查附表6，利用SAS 软件进行回归多项式分析，结果如下：
根据结果分析b0，b1，b2的P 值小于0.05，是显著的
，
b3，b4的P 值大于0.05是不显著的，所以只需要配要二次项就行了。 当n=9时，有：
1112
2
222()()5
758()()3(10)330379
6
x x x x x x x x x ?λφ?λφ==-==?-+
=-+
011222
()()
2.072220.1195(5)0.01528(330379)y b b x b x x x x ??=++=+?-+?-+
将277x z =-代入上式得所求多项式回归方程：
2
18336.079452.145489.304z
z y +-=
7-3 解：本题属于一次回归的正交设计 采用二水平，做变换：x1=
10
3101-z ，x2=
5
252-z ，x3=
25
2253-z ，x4=
10
904-z
data E1; input x1-x4 y; cards;
1 1 1 1 5.4 1 1 -1 -1 3.4 1 -1 1 -1 0.8 1 -1 -1 1 0.3 -1 1 1 -1 -2.5 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -3.3 -1 -1 -1 -1 -3.6 ;
proc reg data=E1; model y=x1-x4; run;
4
041250.030065.022775.012537.0822.310
90441250
.025
225316250
.05
25238750
.110
31012.5370
-0.062587y x 41250.0x 16250.0x 38750.12.5370x
-0.0625y 4
321
"
z z z z y z z z z ++++-=-+-+-+-+=-++++=即
第八章：均匀设计
第九章：单纯形优化设计
9-1 解：（1）反射点E 的坐标（5，
3
10，0）
（2）（i ）扩大，а>1（ii ）内收缩，а<0（iii ）收缩，0<а<1
（3）新单纯形各点坐标B(2，4，3)，A ’(1.5，3，3.5)，C ’(2.5，2.5，2.5)，D ”（3，3.5，2）。
第十章：析因试验设计
10-4 解：分析结果如下：
经分析可知，在a=0.05的情况下，一次项均不显著，二次项、交互项均是显著的。
第十二章：多指标综合评价概论
12-4 解：
记
α
α=<)(U U P ,其中优等品10件，一等品30件，二等品40件，20件三
等品，所有标准分依次是9.06.075.095.0;;;U U U U --，查标准正态表得到标准分依次是：-1.64，-0.67，0.25；1.28；
第十三章： 主成分分析法和因子分析法
ppt 第一题
解：利用SAS 软件进行主成分分析主要输出结果如下：
要求累积方差贡献率≥85%，所以取前三个作为主成分即可，
Prin1=0.476650x1+0.472808x2+0.423845x3…+0.055034x8 Prin2=0.295991x1+0.277894x2+0.377951x3…+0.272736x8 Prin3=0.104190x1+0.162983x2+0.156255x3… -0.891162x8
第一主成分，各项数值彼此相差不大，表示各单项指标对综合的经济效益起着相当的作用，因此第一主成分可以理解为全面能力综合指标；
第二主成分，指标x4的系数明显比其它的指示系数大，而且系数为正，表明第二主成分主要由x4决定；
第三主成分，指标x8的系数明显比其它的指示系数大，而且系数为负的，表明第三主成分主要是反应与x8相反的指标。
排序结果为如下：
第十四章：模糊综合评价
14-1 解：
单指标评价结果归一化处理得：
????????
??
??
????????
?
????
?=09
89
10
031320092943191095319491940R
权向量a=(0.30 0.25 0.15 0.20 0.10)
a ·R=(0.1333，0.4833，0.2223，0.1611)
（1）根据最大隶属度原则0.48333所对应的评语为一般。
根据秩加权平均原则，用1、2、3、4分别代表差、一般、良好、优， A=1×0.1611+2×0.2223+3×0.4833+4×0.1333=2.588
得A=2.2588，即位于一般与良好之间，且该食品一般偏良。 （2）100×0.1611+80×0.2223+60×0.4833+40×0.1333=68.2245 评分值为：P=68.2245分。
第十五章：聚类分析与判别分析
15-3 解：
用动态聚类的方法来分类，结果如下：
第一类：学生编号{1，2，3，5，6，8，9，10}；第二类：学生编号{7}；
第三类：学生编号{4}。
15-6 解：
第十六章：典型相关分析
ppt第一题
解：对44名学生期末成绩开卷和并卷进行典型相关分析，结果如下：
结果分析：v1=0.6265x1+0.5560x2 v2=-0.9122x1+0.9568x2
W1=0.86x3+0.5018x4-0.5060x5 w2=-0.3418x3+0.1196x4+1.0652x5
代数主要由力学和物理这两指标反映；力学和代数的关系最大。
实验设计与数据处理心得
实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计
方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。
《数据分析》练习题
《数据分析》练习题 1.一个地区某月前两周从星期一到星期五各天的最低气温依次是(单位:℃):x 1, x 2, x 3, x 4, x 5和x 1+1, x 2+2, x 3+3, x 4+4, x 5+5,若第一周这五天的平均最低气温为7℃,则第二周这五天的平均最低气温为 。 2.有10个数据的平均数为12，另有20个数据的平均数为15，那么所有这30个数据的平均数是( ) A ．12 B. 15 C. 1 3.5 D. 14 3.一组数据8,8,x ,6的众数与平均数相同，那么这组数据的中位数是 （ ） A. 6 B. 8 C.7 D. 10 4.某校在一次考试中，甲乙两班学生的数学成绩统计如下： 请根据表格提供的信息回答下列问题： （1）甲班众数为 分，乙班众数为 分，从众数看成绩较好的是 班； （2）甲班的中位数是 分，乙班的中位数是 分； （3）若成绩在80分以上为优秀，则成绩较好的是 班；、 （4）甲班的平均成绩是 分，乙班的平均成绩是 分，从平均分看成绩较好的是 班. 5.在方差的计算公式 ()()()222 21210120202010 s x x x ??= -+-+???+-??中， 数字10和20分别表示的意义可以是( ) A ．数据的个数和方差 B ．平均数和数据的个数 C ．数据的个数和平均数 D ．数据组的方差和平均数 6..如果将所给定的数据组中的每个数都减去一个非零常数，那么该数组的 （ ） A.平均数改变，方差不变 B.平均数改变，方差改变 C.平均输不变，方差改变 D.平均数不变，方差不变 7..已知7,4,3,,321x x x 的平均数是6，则_____________321=++x x x . 8..已知一组数据-3，-2，1，3，6，x 的中位数为1，则其方差为 . 9..已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是2，方差是 3 1 ，那么另一组数据3x 1－2,3x 2－2,3x 3－2, 3x 4－2,3x 5－2的平均数是和方差分别是 . 10..关于一组数据的平均数、中位数、众数，下列说法中正确的是（ ） A.平均数一定是这组数中的某个数 B. 中位数一定是这组数中的某个数 C.众数一定是这组数中的某个数 D.以上说法都不对 分数 50 60 70 80 90 100 人数 甲 1 6 12 11 15 5 乙 3 5 15 3 13 11
实验设计与数据处理试题库
一、名词解释：（20分） 1. 准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2. 重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部 就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4?总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5. 试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1. 资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2. 划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3. 方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4. 要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5. 减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6. 在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式 阶梯式 7. 正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8. 在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2. 统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3. 变异系数的计算方法是（B） 4. 样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5. t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6. 对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7. 进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8. 进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=（A） 9. 进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10. 自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1. 回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次 效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2. 一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3. 田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争 差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1. 研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy =60, l yy=300,r=0.6。根
实验设计与数据处理
《实验设计与数据处理》大作业 班级：环境17研 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 余浊（N T U ) 加量药（mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药（mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图 图2 加药量与总氮TN 变化关系图 总磷T P (m g /L ) 加量药（mL) C O D C r (m g /L ) 加量药（mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图 图4 加药量与COD Cr 变化关系图 去除率(%) 加药量(mL)
图5 加药量与各指标去除率变化关系图
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）。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线 扬程曲线方程为：H=效率曲线方程为：η=+、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。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ） i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑
50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度（mg/L） 图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线 一元线性回归方程为：y=+ 相关系数为：R 2= (2) 代入数据可知： 样品一：x=样品二：x=、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)。 表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表 序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1
试验设计与数据处理复习提纲
第0章 1 试验数据处理的主要作用 试验设计合理的规划试验，以通过较高效的试验方案获得更具代表性的数据 数据处理对试验数据进行分析研究，从而获得研究对象的变化规律，为生产和科研提供指导。 数据处理的具体作用： 第一章 2 真值的概念和特点 真值 某时刻和某一状态下，某量的可观值或实际值。 真值很多是位置的，但部分又是已知的。 3 平均值，尤其是算数平均值，加权平均值的概念。 平均值 科学实验中，经常将多次试验值得平均值作为真值的近似值。 (1) 算数平均值（arithmetic mean ） 同样试验条件下，如多次试验值服从正态分布，则算数平均值是这组等精度试验值中最佳或最可信赖的值。 (2) 加权平均值（weighted mean ） 若一组试验数据的精度或可靠度不一致，为了突出可靠性高的数值，可以采用加权平均值 权值的确定方法：①取试验值出现的频率ni/n ②若xi 为每组试验值的平均值，则权值为每组试验的次数 ③根据权与绝对误差的平方成反比确定 ④根据试验者的经验确定 4 误差的概念，包括绝对误差与相对误差。 判断影响结果的因素主次 优化试验或生产方案 确定试验因素与试验结果之间的近似函数关系 判断试验数据的可靠性 预测试验结果 控制试验结果 n n x i n ===121n x x x x i n ==+++= 121
5 误差的类型及产生的原因。 随机误差 系统误差 过失误差 6 精密度、正确度和准确度的概念。 1精密度定义：一定条件下多次试验值得彼此符合程度或一致程度。 正确度定义：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 准确度定义：反映系统误差与随机误差的综合 正确度：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 反映试验系统随机误差的大小 准确度：反映系统误差与随机误差的综合 7随机误差的检验法F 检验法。 1）检验两组实验数据精密度是否一致—双侧检验 （2）检验两组实验数据精密度优劣—单侧检验 a. 左侧检验 ① 取统计量为： ②给定显著性水平α ③查表确定临界值： ④ 判断:若 且 结论：S12相对S12两无显著减小。 b. 右侧检验 8 系统误差的t 检验法。 2122S F S = ① 取统计量为： ②给定显著性水平α ③查表确定临界值： 1212 (1,1) F n n α - --122(1,1) F n n α--④ 判断:若 121212 2 (1,1)F (1,1) F n n F n n αα- --<<--结论：则两组数据方差无显著差异。 2 122 S F S =112(1,1)F n n α---F 1<12F (1 ,1)F n n α<--12(1,1)F n n α--12F (1 ,1)F n n α<--
数据分析(梅长林)习题
第五章习题 1.习题 解：假定两总体服从正态分布，且协方差矩阵21∑=∑，误判损失相同又先验概 即：0.4285711=P 0.5714292=P 又计算可得： (1)(2)25.31622.025,2.416 1.187x x ????==--???????? 并且：-2.38145ln =S 计算广义平方距离函数： 2()1 ()()()()ln 2ln j T j j j j j d p -=--+-x x x S x x S 并计算后验概率： 2 2 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 回代判别结果如下:
由此可见误判的回代估计： 0.07141/14* ==r P 若按照交叉确认法，定义广义平方距离如下： 2()1() ()()()()()()()ln 2ln j j j T j j x x x x j d p -=--+-x x x S x x S 逐个剔除, 交叉判别，后验概率按下式计算： 2 2 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 通过SAS 计算得到表所示结果。发现同样也是属于G1的4号被误判为G2，因此误判率的交 叉确认估计为* ?1/140.0714c p ==
*121p p p ΦΦ?? =+- ?? ? 其中(1) (2)1(1)(2)?()()T λ -=--x x S x x =， 2 1(1|2)ln (2|1)c p d c p =，又因为(1|2)(2|1)c c c ==，所以288.0ln 1 2==P P d ， 最后可得后验概率p 为： 习题 解：（1）在21∑≠∑并且先验概率相同的的假设前提下，建立矩离判别的线性判别函数。利用SAS 的proc discrim 过程首先计算得到总体的协方差矩阵，如表：
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理方法总述及总结 王亚丽 （数学与信息科学学院 08统计1班 081120132） 摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排 试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想 试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用 （1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。 （2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。 （5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。 （6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
1.3试验设计与数据处理应遵循的原则 （1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。 （2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。 （3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下： 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析 （1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。 （2）优点：方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异，分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时，是非常有用的。 （3）缺点：对所检验的假设会发生错判的情况，比如第一类错误或第二类错误的发生。 （4）基本原理：方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差，把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值；另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差，由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第 二个估计值。比较上述两个估计值，如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大，就接受零假设；否则，说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。
第2章 数据分析(梅长林)习题题答案
第2章 习 题 一、习题 （1）回归模型 15,2,1,22110 =+++=i x x y i i i i εβββ 调用proc reg ： ] 由此输出得到的回归方程为： 2100920.049600.045261.3X X y ++=∧ 由最后一列可以看出，使用化妆品的人数X1和月收入X2对化妆品的销售数量有着显著影响。46521.30=∧ β可以理解为该化妆品作为一种必需品每个月的销售量。当购买该化妆品的人数固定时，月收入没增加一个一个单位，改化妆品的销售数量将增加个单位。同理，当购买该化妆品的人均月收入固定时，购买该化妆品的人数每增加一千人，该化妆品的销售数量将增加个单位。 p n SSE -= ∧2 σ 是2σ的无偏估计，所以2σ的估计值是. （2）调用 由此可到线性回归关系显著性检验： 0至少有一个为0:2,1:1210ββββH H ?==
的统计量/(1)/()SSR p MSR F SSE n p MSE -= =-的观测值47.56790=F ,检验的p 值 0001.0)(000<>==F F p p H 另外9989.053902 53845 2=== SST SSR R ，2R 描述了由自由变量的线性关系函数值所能反映的Y 的总变化量的比例。2R 越大，表明线性关系越明显。这些结果均表明Y 与X1，X2之间的回归关系高度显著。 （3）若置信水平05.0=α，由17881.2)12(975.0=t ，利用参数估计值得 到21,0,βββ的置信区间分别为： 对,0β2942.54516.343065.21781.245216.3±=?±，即)7458.8,8426.1(-） 对1β：01318.049600.000605.01781.249600.0±=?±，即)50198.0,48282.0( ） 2β：0021 .000920.00009681.01781.200920.0±=?±，即)00113.0,0071.0(- (4)首先检验X1对Y 是否有显著性影： 假设其约简模型为：15,2, 1,220 =++=i x y i i i εββ 由观测数据并利用proc reg 过程拟合此模型求得： 88137.484)(=R SSE 13215=-=R f 88357.56)(=F SSE 12315=-=R f 由[()()]() ()/R F F SSE R SSE F f f F SSE F f --= 求得检验统计量的值为： 3 .9012/88357.5688357 .5688137.4840=-= F 05.0))13,1(()(0000<>==>==F F P F F p p H 由此拒绝原假设，所以x2对Y 有显著影响。 ~ 同理检验X2对Y 是否有显著性影： 假设其约简模型为：15,2, 1,110 =++=i x y i i i εββ 由观测数据并利用proc reg 过程拟合此模型求得： 31872)(=R SSE 13215=-=R f 88357.56)(=F SSE 12315=-=R f 由[()()]() ()/R F F SSE R SSE F f f F SSE F f --= 求得检验统计量的值为： 12/88357.5688357.56318720-= F 05.0))13,1(()(0000<>==>==F F P F F p p H 由此拒绝原假设，所以x2对Y 有显著影响。
实验设计与数据处理试题库
一、名词解释：（20分） 1.准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2.重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4.总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5.试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1.资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2.划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3.方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4.要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5.减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6.在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式 7.正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8.在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2.统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3.变异系数的计算方法是（B） 4.样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5.t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7.进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8.进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=(A) 9.进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1.回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2.一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3.田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1.研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy=60, l yy=300,r=0.6。根据所得数据建立直线回归方程。（5分）a=2 b=1.8 y=2+1.8 x 2.完成下列方差分析表，计算出用LSR法进行多重比较时各类数据填下表：
数据处理与实验设计小论文
上海大学2014～2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称：数据处理与实验设计课程编号：11S009003论文题目：正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 研究生姓名：李艳峰学号：14722191 论文评语： 成绩：任课教师： 评阅日期：
正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 李艳峰 （上海大学环境与化学工程学院，上海200444） 摘要：锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素，本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化，从而得到最优水平组合，并对各种影响因素进行权重分析。最后，利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺：烧结温度为750℃，烧结时间为8h，LiOH·H2O 为锂源，原料中锂钛摩尔比为0.85。 关键词：正交实验设计；液相法；影响因素； 中图分类号：O242.1文献标识码：A The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials Yanfeng Li (School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85. Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;
试验设计与数据处理课程论文
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
定性数据分析第二章课后答案资料
定性数据分析第二章 课后答案
第二章课后作业 【第1题】 解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查 者取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示： 表1.1 理论上糖果的各颜色数 由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设: 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16 10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为
05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好 分布不相符。 【第2题】 解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾 客选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设： 原假设 )3,2,1(3 1 :0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为 05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是 不相同的。 【第3题】 解：由题可知 ，r=10，n=800，假设学生对这些课程的选择没有倾向性，即选 各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。所以我们可以进行以下假设： 原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示：
实验设计与数据处理
试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生姓名 指导老师
第一章 4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ?=?= 故100g 中维生素C 的质量范围为：±。 5、1）、压力表的精度为级，量程为， 则 max 0.2 1.5%0.00333 0.375 8 R x MPa KPa x E x ?=?==?=== 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为， 所以 max 2 0.1330.133 1.662510 8 R x KPa x E x -?=?===? 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中2 9.8/g m s = 则： 3max 33 9.8109.810 1.22510 8 R x KPa x E x ---?=???===? 6. 样本测定值 算数平均值 几何平均值 调和平均值 标准差s 标准差σ 样本方差S 2 总体方差σ2 算术平均误差△ 极差R 7、S ?2＝，S ?2＝ F ＝S ?2/ S ?2＝= 而F （）=，= 所以F （）< F < 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。 |||69.947|7.747 6.06 p p d x =-=>
分析人员A分析人员B 8样本方差1 8样本方差2 10Fa值 104F值 6 68 4705 6 6 88 8.旧工艺新工艺 %% %% %% %% %% %% %% %% %% % % % % t-检验: 双样本异方差假设 变量 1变量 2 平均 方差 观测值139假设平均差0 df8 t Stat-38. P(T<=t) 单尾0 t 单尾临界 P(T<=t) 双尾0 t 双尾临界 F-检验双样本方差分析
(完整版)Excel数据分析课后测试答案
Excel数据分析 单选题 ?1、数据透视表被形象地形容为企业经营管理中的什么部分？（10 分） ?A 血液 ?B 骨架 ?C 皮肤 ?D 肌肉 正确答案:A ?2、需要选择整张报表进行透视表计算时，可以怎样操作？（10 分） ?A Ctrl+a快选整张表格 ?B 鼠标在最左行，变为黑色箭头时可以全选行 ?C 鼠标移动至报表内部可自动选择整张报表 正确答案:C ?3、在数据透视表中，需要对某一字段进行对比分析时，应将该数据放在哪类标签中更便利？ （10 分）
?A 报表筛选 ?B 列标签 ?C 行标签 ?D 西格玛数值（∑） 正确答案:B ?4、需要为单元格中的信息添加单位时，在设置单元格选项卡中，选择哪个功能项操作？（10 分） ?A 常规 ?B 文本 ?C 特殊 ?D 自定义 正确答案:D ?5、需要为数据进行比重分析时，选择值字段设置中的哪个选项？（10 分） ?A
值汇总方式 ?B 值显示方式 正确答案:B ?6、如何对汇总表中的单个数据进行核查操作？（10 分） ?A 在原明细表中生成新的汇总数据 ?B 双击该单元格查看对应汇总数据 ?C 以上方法都可以 正确答案:C ?7、汇总表中的标题字段可以自定义吗？（10 分） ?A 可以 ?B 不可以 正确答案:A 多选题 ?1、创建数据透视表的方式？（10 分） A 创建一个新工作表，点击“数据透视表”，选择一个表或区域
B 创建一个新工作表，点击“数据透视表”，选择外部数据源 C 点选明细表中有效单元格，再点击“数据透视表”选项 D 点选明细表中任意单元格，再点击“数据透视表”选项 正确答案:B C 判断题 ?1、数据透视表是Excel中一种交互式的工作表，可以根据用户的需要按照不同关键字段来提取组织和分析数据。（10 分） ?A 正确 ?B 错误 正确答案:正确 ?2、汇总表中的数据如果需要修正时，不可以直接更改，必须返回原明细表修改对应的原始数据。（10分） ?A 正确 ?B 错误 正确答案:正确
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 Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error ---------------------------------------------------- x 8 0.231875 0.0146 0.0051 y 10 0.2097 0.0097 0.0031 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0 Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0 If Variances Are t statistic Df Pr > t ---------------------------------------------------- Equal 3.878 16 0.0013 Not 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 Test Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative: 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: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
试验设计与数据处理试验报告
试验设计与数据处理试验报告 正交试验设计 1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：
需要考虑交互作用有A×B，A×C，B×C，如果将A，B，C分别安排在正交表L8（2）的 1,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次是1.01,，1,33，1,13，1.06,，1.03，0.08,，0.76，0.56. 试用方差分析法（α=0.05）分析实验结果，确定较优工艺条件 解：（1）列出正交表L8（27）和实验结果，进行方差分析。 试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量（ml） 1 1 1 1 1 1 1 1 1.01 2 1 1 1 2 2 2 2 1.33 3 1 2 2 1 1 2 2 1.13 4 1 2 2 2 2 1 1 1.06 5 2 1 2 1 2 1 2 1.03 6 2 1 2 2 1 2 1 0.8 7 2 2 1 1 2 2 1 0.76 8 2 2 1 2 1 1 2 0.56 K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63 K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05 k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815 k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025 极差R 1.38 0.66 0.36 0.18 0.68 0.36 0.42 因素主次 A A×C B A×B B×C 优选方案 A1B1C1 SS J 0.23805 0.05445 0.0162 0.00405 0.0578 0.0162 0.02205 Q 7.7816 总和T 7.68 P=T^2/n 7.3728 SS T 0.4088 差异源SS df MS F 显著性 A 0.23805 1 0.23805 19.5925 9259 * B 0.05445 1 0.05445 4.48148 1481 A*B 0.0162 1 0.0162 1.33333 3333 C 0.00405 1 0.00405 0.33333 3333 A*C 0.0578 1 0.0578 4.75720 1646
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。