正交试验设计与数理统计作业
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第三章：统计推断
第3章第7题
分别使用金球和铂球测定引力常数
（1）用金球测定观察值：6.683，6.681，6.676，6.678，6.679，6.672；
（2）用铂球测定观察值：6.661，6.661，6.667，6.667，6.664。
σ），u，2σ均为未知。试就1，2两种情况分别求u的置信度为设测定值总体为N（u，2
σ的置信度为0.9的置信区间。
0.9的置信区间，并求2
（1）金球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：
①打开SAS软件②打开solution-analysis- analyst输入数据并保存
③打开analyst，选择jingqiu文件，打开：
④Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量jq送入Variable中，在单击Tests，选中Interval，设置confidence level设置为90.0%：
⑤结果输出：金球u的置信度为0.9的置信区间为(6.67,6.68)。
（2）铂球均值置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：
①打开solution-analysis- analyst输入数据并保存②打开analyst，选择Bq文件，打开：
③Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample t-test for a Mean，将待分析变量bq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：铂球u的置信度为0.9的置信区间为(6.66,6.67)。
（3）金球方差置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：
①打开analyst，选择Bq文件，打开数据：
②Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample Test for a Variance，将待分析变量jq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%：
③结果输出：金球σ2的置信度为0.9的置信区间为(676E-8, 0.0001)
（4）铂球方差置信度为0.9的置信区间，SAS程序如下：
①Statistics ——Hypothesis Tests ——One-Sample Test for a Variance，将待分析变量bq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：铂球σ2的置信度为0.9的置信区间为(379E-8, 507E-7)。
第3章第13题
本题是两个正态总体的参数假设检验问题。题目中已知两个总体方差相等，且相互独立。关于均值差u1-u2的检验，其SAS程序如下：
①打开solution-analysis- analyst输入数据并保存
②打开analyst，选择markandsgrass文件，打开：
③Statistics ——Hypothesis Tests——Two Sample t-test for Means，选择Twovariables，将两个变量分别送入Group1和2，并设置Mean1-Mean2=0，再将confidence level设置为95.0%：
④结果输出：
因为在t 检验中p-value 值0.0013<0.01，所以高度拒绝原假设，即认为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有高度显著的差异。
第3章第14题
本题也是两个正态分布参数的假设检验问题，对方差进行假设检验，采用F检验，其相关SAS程序如下：
①同上题的①②两步，打开数据；
②Statistics ——Hypothesis Tests——Two Sample test for Variances，选择None，
并将confidence level设置为95.0%：
③结果输出：
因为在F检验中p-value 值0.2501>0.1，所以高度接受原假设，即认为两总体方差相等是合理的。
第四章方差分析和协方差分析
第4章第1题
本题目属于单因素试验的方差分析，且题目中已知各总体服从正态分布，且方差相同，其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analyst，然后选择数据文件kangshesu，打开：
③Statistics ——ANOV A ——ONE-WAY ANOV A，将分类变量su送入Independent中,将响应变量x送入Dependent中：
④结果输出：
因为p-value 值< 0.0001，所以高度拒绝原假设，即认为这些百分比的均值有高度显著差异。
第4章第2题
①将数据输入SAS生成数据文件，然后运行
②打开analyst，然后选择数据文件Dl，打开：
③选择Statistics →ANOV A →FATORIAL ANOV A，将分类变量nd和wd送入Independent 中,将响应变量X送入Dependent中：
④结果输出：
从分析结果可知，浓度nd的p-value值0.0442<0.05,所以浓度对生产得率的影响显著；温度wd的p-value值0.5657>0.05和交互作用nd*wd的p-value值0.5684>0.05，所以温度和交互作用对生产得率的影响不显著，即只有浓度的影响是显著的。
第五章正交试验设计