数据分析大作业讲解
《大数据分析》期末大作业报告
《大数据分析》期末大作业报告大数据分析期末大作业报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为当今社会的热门话题。
大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
本报告旨在通过分析大数据分析的背景、应用领域和挑战等方面，深入探讨大数据分析对于企业和社会的意义和影响。
二、大数据分析的背景1.1 数据爆炸时代的挑战随着互联网的普及和移动设备的普及，全球的数据量呈现爆炸式增长。
人们每天产生的数据量已经达到了以往无法想象的程度。
如何有效地处理这些海量的数据，成为了亟待解决的问题。
1.2 大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
大数据分析可以帮助企业和机构发现潜在的商机，提高工作效率和利润。
三、大数据分析的应用领域2.1 商业领域在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户行为、优化供应链以及改进产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，提供个性化的推荐和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2.2 金融领域大数据分析在金融领域也有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，银行和金融机构可以更好地识别风险，提高风控水平。
同时，大数据分析也可以帮助投资者更好地预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。
2.3 医疗领域在医疗领域，大数据分析可以帮助医生提高诊断的准确性，提供更个性化的治疗方案。
通过对大量的患者数据进行分析，医生可以找到治疗某种疾病最有效的方法，并根据患者的特点进行个性化的治疗。
四、大数据分析的挑战3.1 数据安全与隐私问题在大数据分析过程中，数据的安全与隐私问题是一个非常重要的方面。
大量的敏感数据被收集和分析，如果不加以适当的保护，很容易泄露个人隐私，甚至导致身份盗窃等问题。
3.2 数据质量问题大数据分析的结果往往受到数据质量的影响。
数据的准确性和完整性对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
实验设计与数据分析
实验设计与数据分析（大作业）学号：学生所在学院：航空制造工程学院学生姓名：任课教师：教师所在学院：航空制造工程学院2011年5月一、脂肪酸是一种重要的工业原料，下表列出了某国脂肪酸的应用领域，解:1.打开excel2007 输入上表数据如图：2.选择“插入”，“饼图”，如图：3.选择“三维圆饼”，生成“饼形图”后，右键选择“添加数据标签”。
生成饼形图：解毕。
二、试用Excel 中的回归分析工具，对下表所列的实验数据，画出散点图，并求取某物质在溶液中的浓度c（%），与其沸点温度T之间的函数关系，并检验所建立的方程式是否有意义。
(α= 0 . 5)解：1.打开excel2007,输入上表中的数据。
2.选择插入，“散点图”如图：3.生成散点图后，右键调出图标格式根据需要进行修改4.选择“数据”选项中的“数据分析工具”，点击“回归”，选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域点击确定，得到回归分析结果：由下图可知，该回归方程的截距为92.9，斜率为0.64。
故得到其函数关系为：Y = 0.64X + 92.9。
根据回归分析的结果，F>>F S ，故该回归方程高度显著。
三、为了研究某合成物的转化率T与试验中的压强P的关系，得到的实验数据如下表。
试用Excel 中的图表功能，对其进行回归分析。
解：1.将数据输入excel软件，选择“数据”中的“数据分析”选项，选择回归分析功能。
2.选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域3.点击确定，生成回归分析数据如图。
由上图可知，该回归方程的截距为1.16，斜率为0.46。
故得到其函数关系为：Y = 0.46X + 1.16。
根据回归分析的结果，F>>F S (231.6>>0.000616)，故该回归方程高度显著。
四、用二甲酚橙分光光度法测定微量的锆，为寻找较好的显色条件，选取了如下2 个因素：( A )显色剂用量/ mL ：0.1～1.3 , ( B )酸度／( mol / L ) : 0.1～1.3。
Python与数据分析大作业
6
知识网络
01 搭建Leabharlann ython开发平台1.1 Anaconda
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包， 比如：numpy、pandas等，以及spyder等集成开发环境， 运行界面如图所示。
优点：使用Python做数据分析最佳的IDE，支持 Python原生项目和Python本地工具调试；内置超 过1500种组件（库)，开箱即用；免费 不足：对Python，R以外的其他编程语言的支持有 待改进。
注意这里并没有连续的三个大于号出现，编写完脚本之后进行保存，记录保存的路径，命名为hello.py 运行脚本时，打开Windows命令提示符，输入python 文件路径(或py 文件路径 或直接文件路径)回车得到运行结果。
注：也可以使用其他文本编辑器来写python代码，例如sublime text3、vscode(vscode教程)，运行方式相同。
True==1
False==0,他们都会返回True；
String：
字符串是由数字、字母、下画线组成的一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。在 Python 2.x中，
普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则以16位Unicode编码存储，这样能够表示
更多的字符集，使用时需要在字符串前面加上前缀u。在Python3.x中，所有的字符串都使用Unicode编
1、IDLE( 集成开发环境或集成开发和学习环境)是Python的集成开发环境 推荐：编程学习课程
2、Windows命令提示符 第二种方式：运行脚本
REPL方式的优点是简单明了，但是它在面对很多大型项目时存在很多的不足。我们可以通过运行脚本的方式来解决这一问题打 开IDLE，点击New File，新建项目，在这里输入想要运行的代码
《3.3.1 数据分析》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据分析的基本概念和方法，提高数据处理和分析的能力，为后续学习打下基础。
二、作业内容1. 任务一：数据收集与整理要求：学生分组从网上收集有关某个主题的数据，如某城市交通状况、学生学业成绩等，并将数据整理成Excel表格。
评价标准：数据来源可靠、表格结构清晰、数据准确。
2. 任务二：数据分析要求：学生根据收集到的数据，使用Excel或其他数据分析工具进行分析，如计算平均值、描述统计、图表展示等。
评价标准：分析方法正确、结果合理、能够提出合理的建议或改进措施。
三、作业要求1. 独立完成：学生需独立完成作业，不得抄袭。
2. 小组合作：学生需分组进行数据收集和整理，共同完成数据分析任务。
3. 时间限制：请学生在两小时内完成数据收集和整理，并提交作业。
四、作业评价1. 评价方式：教师评价与学生互评相结合。
2. 评价标准：作业完成质量、数据分析能力、团队合作情况等。
3. 评价结果：根据评价标准，对每个小组的作业进行评分，并给出反馈和建议。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生需在作业提交后，将自己的疑问、收获或改进建议反馈给教师。
2. 教师反馈：教师根据学生的作业情况和反馈，给出针对性的指导和建议，以便学生更好地掌握数据分析知识和技能。
3. 集体讨论：针对学生在作业中遇到的问题和难点，教师可以组织全班学生进行讨论和交流，共同提高。
通过本节课的作业，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，学会如何收集、整理和分析数据，提高数据处理和分析的能力。
同时，通过小组合作和互评的方式，学生将能够更好地理解和应用团队合作和沟通的重要性。
最后，教师将根据学生的作业情况和反馈，给出针对性的指导和建议，以便学生更好地掌握数据分析知识和技能。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标本作业旨在帮助学生进一步掌握数据分析的基本概念和方法，提高他们的数据处理能力和数据可视化技能。
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
数据分析作业指导
数据分析作业指导数据分析是一项关键任务，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和见解，以便作出明智的决策。
在进行数据分析的过程中，有一些关键步骤和技巧是值得我们注意和掌握的。
本篇文章将为您提供一份数据分析作业指导，帮助您更好地完成数据分析任务。
一、数据收集与整理在开始数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、网站访问数据、销售记录等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
同时，如果数据量庞大，需要进行适当的筛选和清洗，以排除异常值和错误数据。
二、确定分析目标在进行数据分析之前，需要明确自己的分析目标。
分析目标可以包括回答某个具体问题或解决某个业务难题。
确定分析目标有助于我们更好地选择合适的分析方法和工具，并避免在分析过程中迷失方向。
三、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要步骤，它可以帮助我们深入了解数据，找出其中的规律和趋势。
在进行数据探索时，可以使用统计学方法、可视化工具等。
通过数据可视化，我们可以更直观地展示数据之间的关系，并从中发现潜在的模式和趋势。
四、数据分析与建模根据分析目标和数据特点，选择合适的数据分析方法和建模技巧。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、分类与聚类分析等。
在进行数据分析时，要合理选择变量并构建适当的模型，以便更准确地解读数据和做出预测。
五、解读结果与报告撰写在完成数据分析后，要对结果进行解读并撰写报告。
报告应该简明扼要地概述分析目的、方法和结果，以及相应的见解和建议。
在撰写报告时，要注意语言通顺、结构清晰，避免使用过多的专业术语和公式，以确保读者能够轻松理解和阅读报告。
六、反思与改进在完成数据分析作业后，要进行反思和总结。
回顾整个分析过程，思考自己在数据收集、分析和报告撰写等方面的不足之处，并寻找改进的方法。
通过反思与改进，我们可以不断提升自己的数据分析技能，为未来的工作提供更有价值的支持和见解。
总结：数据分析是一项复杂而重要的任务，它需要我们具备扎实的统计学和编程基础，以及灵活运用各种数据分析工具和方法的能力。
数据分析大作业
1. 通过对不同地区不同年份城乡居民人民币存储存款调查如下图（存款金额单位：亿元）：其中数据来自中国统计年鉴2010。
（1）对不同地区的存款金额进行单因素方差分析表1.1从表 1.1可以看出存款金额的离差平方总和为 2.548E8，不同地区可解释的变差为2.117E8，抽样误差引起的变差为4.308E7，它们的方差分别为5.292E7和2872103.148，相除所得的F统计量为18.425，对应概率P值近似为0。
取显著性水平为0.05由于概率P小于显著性水平，则拒绝零假设，认为不同地区对存款金额产生了显著性的影响。
表1.2表1.2表明5种不同地区各有4个样本，1地区的存款金额最高，5地区的存款金额最低，从下图可以验证。
表1.3表1.3表明不同地区的存款金额方差齐性经验值为4.317，概率P值为0.016，取显著性水平为0.05，由于概率P小于显著性水平，则拒绝零假设，认为不同地区对存款金额的总体方差有显著性差异，满足方差分析的前提要求。
多重比较因变量:存款金额(I) 地区(J) 地区均值差 (I-J) 标准误显著性95% 置信区间下限上限Scheffe 1 2 7432.4000*1198.3537 .000 3242.911 11621.8893 1190.4000 1198.3537 .907 -2999.089 5379.8894 4779.3500*1198.3537 .021 589.861 8968.8395 8136.2500*1198.3537 .000 3946.761 12325.7392 1 -7432.4000*1198.3537 .000 -11621.889 -3242.9113 -6242.0000*1198.3537 .003 -10431.489 -2052.5114 -2653.0500 1198.3537 .342 -6842.539 1536.4395 703.8500 1198.3537 .985 -3485.639 4893.3393 1 -1190.4000 1198.3537 .907 -5379.889 2999.0892 6242.0000*1198.3537 .003 2052.511 10431.4894 3588.9500 1198.3537 .113 -600.539 7778.4395 6945.8500*1198.3537 .001 2756.361 11135.3394 1 -4779.3500*1198.3537 .021 -8968.839 -589.8612 2653.0500 1198.3537 .342 -1536.439 6842.5393 -3588.9500 1198.3537 .113 -7778.439 600.5395 3356.9000 1198.3537 .152 -832.589 7546.3895 1 -8136.2500*1198.3537 .000 -12325.739 -3946.7612 -703.8500 1198.3537 .985 -4893.339 3485.6393 -6945.8500*1198.3537 .001 -11135.339 -2756.3612 2653.0500 1198.3537 .427 -1284.786 6590.8863 -3588.9500 1198.3537 .091 -7526.786 348.8865 3356.9000 1198.3537 .134 -580.936 7294.7365 1 -8136.2500*1198.3537 .000 -12074.086 -4198.4142 -703.8500 1198.3537 1.000 -4641.686 3233.9863 -6945.8500*1198.3537 .000 -10883.686 -3008.0144 -3356.9000 1198.3537 .134 -7294.736 580.936 *. 均值差的显著性水平为 0.05。
数据分析期末大作业要求省公开课一等奖全国示范课微课金奖PPT课件
A2
89, 95 92, 95 79, 81 96, 100 89, 88
A3
73, 77 72, 74 72, 69 84, 80 75, 77
A4
82, 80 84, 88 79, 83 70, 73 82, 80
第11页
汽车销售数据.sav
第6题：回归分析1
以汽车销售数据数据为例（其中销售量数据 为对数转换形式，其分布近似为正态分布，如 此能更加好地拟合线性回归）：
第5页
居民储蓄调查数据.sav
第2题：基本统计分析2
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取85% 样本，进行分析，实现以下目标：
1 、分析储户一次存款金额分布，并对不一样 收入水平储户进行比较(需做图) ；
2、分析不一样年纪储户对“未来收入情况改变
趋势”是否持相同态度 ；
3 、对居民一次存款金额分别按照户口类型进 行分类得到均值、四分位数及标准差。
第7页
第4题：方差分析1
• 在某化工生产中为了提升收率，选了三种不一样 浓度，四种不一样温度做试验。在同一浓度与温 度组合下各做两次试验，其收率数据以下面计算 表所列。试在α=0.05显著性水平下分析
(1)给出SPSS数据集格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有没有显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间交互作用对收率有没
第4页
居民储蓄调查数据.sav
第1题：基本统计分析1
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取80%样 本，进行频数分析，实现以下分析目标：
1 、分析储户一次存款金额分布，并对不一样年 纪段储户进行比较(需做图) ；
2 、分析城镇储户和农村储户对“物价趋势” 是否 持相同态度；
作业数据分析报告模板(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称：[班级名称]作业数据分析报告报告时间：[报告生成日期]报告目的：通过对[班级名称]学生作业数据的分析，了解学生作业完成情况，发现存在的问题，为教师改进教学方法和提高教学质量提供参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本次作业数据分析报告所采用的数据来源于[学校名称]教务管理系统、教师布置作业记录、学生作业提交情况等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对收集到的数据进行筛选和整理，剔除无效数据，确保数据质量。
（2）数据分类：根据作业类型、难度、完成时间等因素对数据进行分类。
（3）数据分析：运用统计方法、图表等对数据进行处理和分析。
三、作业完成情况分析1. 作业完成率分析（1）总体完成率：[班级名称]学生作业总体完成率为[完成率]，其中优秀率为[优秀率]，良好率为[良好率]，及格率为[及格率]，不及格率为[不及格率]。
（2）分学科完成率：[班级名称]学生在[学科名称]作业完成率为[完成率]，其中优秀率为[优秀率]，良好率为[良好率]，及格率为[及格率]，不及格率为[不及格率]。
2. 作业完成时间分析（1）平均完成时间：[班级名称]学生作业平均完成时间为[平均时间]。
（2）最快完成时间：[班级名称]学生作业最快完成时间为[最快时间]。
（3）最慢完成时间：[班级名称]学生作业最慢完成时间为[最慢时间]。
3. 作业质量分析（1）作业正确率：[班级名称]学生作业正确率为[正确率]。
（2）作业抄袭率：[班级名称]学生作业抄袭率为[抄袭率]。
四、问题与建议1. 问题（1）作业完成率较低，部分学生存在拖延现象。
（2）作业质量不高，正确率有待提高。
（3）学生作业抄袭现象较为严重。
2. 建议（1）加强学生作业管理，提高作业完成率。
教师可采取以下措施：①明确作业要求，提高作业质量。
②合理安排作业量，避免学生产生厌学情绪。
③关注学生作业完成情况，及时给予指导和反馈。
（2）提高作业质量，加强学生自律意识。
数据分析大作业汇总
第一章数据描述分析（一）目的与要求：掌握利用统计软件求样本的数据特征、数据的分布，并理解所求各统计值的实际意义及作用，能把数据特征及数据分布用以解决实际问题。
掌握正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等几种常见分布的拟合检验方法。
理解相关的本质含义，并会判断几个变量的相关性，掌握几种不同相关性的差别方法；能利用软件输出的结果判断变量的相关性。
（二）重点与难点：掌握求数据的数字特征的程序结构,并能看懂程序输出的结果。
区别不同的程序过程能求得一些相同的结果，但它们的功能上的区别；掌握几种描述数据分布软件处理方法、意义、实际应用；掌握平均数与中位数的区别与优劣；理解并能利用程序计算结果计算上、下截断点，会利用上、下截断点判别一组数据中是否有截断点，会处理异常值。
掌握多元数据的数字特征及相关性的判断，并会应用程序结果。
1.1 某小学60名11岁学生的身高（单位：cm）数据如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下和上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；α=）；(5)进行正态W检验（0.05(6)进行经验分布函数的2χ检验。
126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 1491.2 1949－1980年全国历年人口（单位：亿人）如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；(5)找出异常值。
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第一章数据描述分析（一）目的与要求：掌握利用统计软件求样本的数据特征、数据的分布，并理解所求各统计值的实际意义及作用，能把数据特征及数据分布用以解决实际问题。
掌握正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等几种常见分布的拟合检验方法。
理解相关的本质含义，并会判断几个变量的相关性，掌握几种不同相关性的差别方法；能利用软件输出的结果判断变量的相关性。
（二）重点与难点：掌握求数据的数字特征的程序结构,并能看懂程序输出的结果。
区别不同的程序过程能求得一些相同的结果，但它们的功能上的区别；掌握几种描述数据分布软件处理方法、意义、实际应用；掌握平均数与中位数的区别与优劣；理解并能利用程序计算结果计算上、下截断点，会利用上、下截断点判别一组数据中是否有截断点，会处理异常值。
掌握多元数据的数字特征及相关性的判断，并会应用程序结果。
1.1 某小学60名11岁学生的身高（单位：cm）数据如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下和上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；α=）；(5)进行正态W检验（0.05(6)进行经验分布函数的2χ检验。
126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 1491.2 1949－1980年全国历年人口（单位：亿人）如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；(5)找出异常值。
α=）；(6)进行正态W检验（0.05(7)进行经验分布函数的2χ检验。
5.4167 5.5196 5.6300 5.7482 5.87966.02666.1465 6.2828 6.4653 6.5994 6.7207 6.62076.5859 6.7295 6.91727.0499 7.2538 7.45427.6368 7.8534 8.0671 8.2992 8.5229 8.71778.9211 9.0859 9.2420 9.3717 9.4974 9.62599.7542 9.8705 10.0072 10.1541 10.249510.3475 10.45321.3 1978年至1999年我国居民消费数据如表1.3所示(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；(5)找出异常值。
1978 184 138 4051979 207 158 4341980 236 178 4961981 262 199 5621982 284 221 5761983 311 246 6031984 354 283 6621985 437 347 8021986 485 376 9201987 550 417 10891988 693 508 14311989 762 553 15681990 803 571 16861991 896 621 19251992 1070 718 23561993 1331 855 30271994 1746 1118 38911995 2336 1434 48741996 2641 1768 54301997 2834 1876 57961998 2972 1895 62171999 3180 1973 66511.4 2002年11月以及1至11月全国各省、市、区财政预算收入数据如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差；(3)作出直方图；(4)作出经验分布函数图；(5)X1和X2的观测值的pearson相关系数与spearman相关系数。
北京35.22 499.80天津10.41 161.37河北17.22 273.29山西10.70 134.79内蒙古10.29 90.92辽宁18.66 348.99吉林 4.41 106.89黑龙江 6.24 196.44上海49.72 656.95江苏47.70 580.70浙江36.55 518.10安徽14.85 179.41福建19.46 250.16江西10.93 122.06山东40.26 552.74河南19.82 268.20湖北19.49 221.43湖南16.01 197.68广东99.32 1080.26广西14.77 160.60海南 3.96 39.51重庆10.49 111.76四川21.71 250.09贵州13.06 95.87云南20.34 183.62西藏0.77 6.08陜西11.38 133.50甘肃 3.66 64.86青海 1.21 18.30宁夏 2.31 23.81新疆 3.24 103.811.5 对某民族的21人测量其血液4种成分的含量，观测数据如下：求总体均值向量μ及总体协方差矩阵∑的估计。
18.8 28.1 5.1 35.117.4 25.6 4.9 33.916.0 27.4 5.0 32.219.3 29.5 1.7 29.117.4 27.4 4.5 35.615.3 25.3 3.6 32.216.7 25.8 4.4 33.017.4 26.7 4.4 33.016.2 25.7 2.3 33.916.7 26.7 6.4 35.018.2 28.0 3.2 29.716.7 26.7 2.1 34.918.1 26.7 4.3 31.516.7 26.0 3.0 32.718.1 30.2 7.0 34.920.2 30.5 4.8 34.420.2 29.5 5.5 36.221.5 31.5 5.8 36.518.8 30.6 5.4 35.421.6 27.8 5.4 34.121.3 29.5 5.8 35.81.7 一组人体的胸部、腹部、手臂部分皮肤的有关数据如下：(1) 计算观测数据均值向量和中位数向量；(2) 计算观测数据的pearson相关矩阵，spearman相关矩阵及各元素对应的检验值，并做相关性的显著性检验。
9.0 12.0 3.08.5 15.0 3.013.0 19.0 3.010.0 7.0 4.07.0 13.0 2.515.5 28.5 5.022.5 20.0 4.55.5 8.5 3.025.0 35.0 6.515.0 19.0 4.012.5 20.0 3.017.0 19.5 5.016.0 17.5 6.020.0 20.0 7.512.0 17.0 4.022.0 20.0 6.017.0 28.0 5.516.0 18.0 3.021.0 27.5 6.013.0 14.0 4.021.0 13.0 9.021.0 6.0 3.513.5 6.5 3.55.0 7.5 3.516.0 20.0 5.514.5 14.5 4.010.0 23.0 6.011.0 13.0 6.010.5 12.0 3.515.0 15.5 3.09.0 12.5 5.023.0 24.0 6.514.0 21.0 6.516.0 11.0 3.016.5 17.0 4.016.0 15.0 3.012.0 15.5 3.59.0 4.0 2.012.0 6.0 5.05.0 14.0 3.017.0 15.0 4.516.0 11.0 3.017.5 18.0 3.011.5 15.0 3.04.0 3.0 2.017.5 15.0 4.59.5 11.5 2.526.0 38.0 4.015.0 13.0 4.519.0 12.0 3.0第二章 线性回归分析（一）目的与要求：掌握建立多元回归方程的方法，并能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性,能根据实际问题作预测与控制。
（二）重点与难点：会对实际数据建立有效的多元回归模型，能对回归模型作残差分析；掌握SAS 输出结果中用于判别回归方程优良性的不同统计量；能对回归模型进行运用，对实际问题进行预测或控制。
2.4 某公司管理人员为了了解某化妆品在一个城市的月销售量Y （单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数X 1（单位：千人）以及他们人均月收入X 2（单位：元）之间的关系，在某个月中对15个城市作了调查，得到的观测值如下：(1) 求回归系数012,,βββ的最小二乘估计和误差方差2σ的估计，写出回归方程并对回归系数作解释；(2) 求出方差分析表，解释对线性回归关系显著性检验的结果，求复相关系数的平方2R 的值并解释其意义；(3) 分别求1β和2β的置信度为95%的置信区间；(4) 对0.05α=，分别检验人数X 1及收入X 2对销量Y 的影响是否显著，利用与回归系数有关的一般假设方法检验X 1和X 2的交互作用（即X 1X 2）对Y 的影响是否显著；(5) 该公司欲在一个适宜使用该化妆品的人数X 01=200，人均月收入X 02=2500的新的城市中销售该化妆品，求其销量的预测值及其置信度为95%的置信区间；(6) 求Y 的拟合值，残差及学生化残差，根据对学生化残差，根据对学生化残差正态性的频率检验及正态QQ 图检验说明模型误差项的正态性假定是否合理，有序学生化残差与相应标准正态分布的分位数的相关系数是多少？作出各种残差图，分析模型有关假定的合理性。
162 274 2450120 180 3254223 375 3802131 205 283867 86 2347169 265 378281 98 3008192 330 2450116 195 213755 53 2560252 430 4020232 372 4427144 236 2660103 157 2088212 370 26052.5 下面的数据是由特定模型产生的20组模拟数据(1) 首先拟合Y 关于X 的线性回归模型，结果如何？通过残差分析（尤其是残差图分析）并参考Y 与X 的散点图，选择你认为合理的回归函数形式，拟合你所选择的回归模型，再通过残差分析考察所设定的模型的合理性，最后，将你所拟合的回归方程与真实模型（25(1),~(0,0.625)Y X N εε=+-+）比较，你是否给出了正确的模型形式。