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1、北京建筑大学理学院信息与计算科学专业实验扌艮告课程名称《数据分析》实验名称方差分析与非参数检验实验地点基C・423日期2014.4.5姓名班级学号201307010104指导教师王恒友成绩【实验目的】(1)熟悉数据的基本统计与非参数检验分析方法；(2)熟悉撰写数据分析报告的方法；(3)熟悉常用的数据分析软件SPSS。【实验要求】根据各个题目的具体要求，完成实验报告。【实验内容】1、附件给出某年房屋价格的相关数据，请选用恰当的分析方法，对影响房屋价格的因素进行分析。2、附件给出管理才能评分的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析该评分数据是否服从正态分布。3、附件给出了某体育比赛的两位裁判打分数据
2、，请选用恰当的分析方法，检验该两组评分分布是否有显著差异。4、附件给出了减肥茶数据，请选用恰当方法分析，检验该减肥茶是否对减肥有显著效果。【分析报告】表-：精修状况对房价的单因素方差分析结果均价平方和df均方F显著性组问79.180179.18062.408.000组内230.9141821.269总数310.094183ft!表三可以看到：精修状况所在区县的离差平方总和为310.094；如果仅考虑精修状况因素的影响，则精修状况总变差中，精修状况可解释的变差为79.180,抽样误差引起的误差为230.914,它的方差分别为79」80和1.269,F统计量的观测值为62.408,对应的概率值为0
3、.000。如果显著性水平为0.05,由于概率值小于显著性水平，应拒绝原假设，认为精修状况对房屋价格产生了显著影响。表二：有无地铁对房价的单因素方差分析结果均价平方和df均方F显著性组间.1161.116.068.795组内309.9781821.703总数310.094183由表一：观测变量冇无地铁的离差平方总和为310.094；如果仅考虑冇无地铁因素的影响，则有无地铁总变差中，有无地铁可解释的变差为0.116,抽样误差引起的误差为309.978,它的方差分别为0.116和1.703,F统计量的观测值为0.068,对应的概率值为0.795。如果显著性水平为0.05,由于概率值大于显著性水平，应
4、接受原假设，认为有无地铁对房屋价格无显著影响。表三：所在区县的单因素方差分析结果均价平方和df均方F显著性组间91.919330.64025.279.000组内218.1741801.212总数310.094183由表二可以看到：观测变量所在区县的离差平方总和为310.094；如果仅考虑所在区县因素的影响，则所在区县总变差中，所在区县可解释的变差为91.919,抽样误差引起的误差为218.174,它的方差分别为30.640和1.212,F统计量的观测值为25.279,对应的概率值为0.000。如果显著性水平为0.05,由于概率值小于显著性水平，应拒绝原假设，认为所在区县对房屋价格产生了显著影响
5、。均价平方和df均方F显著性组间83.950327.98324.475.000组内196.6511721.143总数280.601175由表四可以看到：环线状况所在区县的离差平方总和为310.094；如果仅考虑所在区县因素的影响，则所在区县总变差中，所在区县可解释的变丼为91.919,抽样误丼引起的误丼为21&174,它的方差分别为30.640和1.212,F统计量的观测值为25.279,对应的概率值为0.000。如果显著性水平为0.05,由于概率值小于显著性水平，应拒绝原假设，认为所在区县对房屋价格产生了显著影响。表五：多因索对房价影响的多因索方差分析结果因变量:均价源III型平方和df均方
6、FSig.校正篌型166.696’227.57710.1780裁距722.7821722.782970.8570环线状况17.55235.8517.8590糟修状况12.893112.89317.3180所在区县6.10232.0342.7320.046环线状况*3.10931.0361.3920.247精修状况精修状况*2.25230.7511.0080.391所在区县环线状况*6.99132.333.130.027精修状况*所在区县谋差113.9051530.744总计2158.172176校正的总计280.601175a.R方二.594（调養R方二.536）由上表可以看出，各因索Z间相互
7、影响，经验统计屋的概率差距特别明显，所以环线状况，精修状况，所在区县之间的不同配对对房间的影响有显著的差异。2.单样本Kolmogorov-Smirnov检验管理才能评分N90正态参数小均値487.6778标准差88.28005最极端差别绝对値.066正.066负-.041KolmogoroSmirnovZ•630渐近显著性（双侧）.822a.检验分布为正态分布。b.根据数据计算得到。该表表明，数
