试验设计与数据处理课后答案
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《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：