汽车运用工程SPSS大作业

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1、汽车运用工程SPSS大作业我国河北和吉林两省根据试验统计数据，得出公路养护状况・汽车运行油耗、维修费用、大修间隔里程之间的关系。现在利川软件SPSS对数据进行验证。1）汕耗为了确切的描述路而质量对汽车百公里汕耗的影响，选择典型路段进行试验。测取在不同路段的路面分值和汽车的百公里油耗，回归分析得到指数方程为Qs=aebx式屮：Qs——定车速下汽车的百公里汕耗，L/100KM；X路面分;A、B回归系数。在车速为50KM/H的情况下，试验路段的路血分依次为18分和49分时，油耗分别为28.43L/100KM

2、和26.01L/100KM,即路面分从18分增至49分时，汕耗将下降8.5%。路而分与汽车汕耗的关系的指数回归，见表1-3o路面分与汽车油耗的关系的指数回归农1-3车速，KM/Hab相关系数R车速，KM/Hab相关系数R5034.13760.004830.71913030.05410.003230.81174029.93420.002870.74612028.11210.003230.8602验证如车速为50KM/H时，定义公式如下:得出计算结果:L路面分jB

3、A百公里油耗18.0048334.137

4、631.3049.0048334.137626.94------■-百公里汕耗与题给有一点偏差。图1:计算变量2)车辆维护费用一些研究曾对一些地区的车辆维护费用和道路养护质最的关系进行了统计分析,得到表1-4的统计结果，对其进行回归分析，可得车辆维护费用和道路养护综合值表1-4养护综合值2.482.512.532.582.632.702.78维护费用，元/KM0.0910.0820.0730.0700.0730.0670.069式中：Y——每千里维护费用，7E/KM；X——道路养护综合值。从式(1-4

5、)可知,道路养护综合值由2.48M高到2.78,车辆维护费用可减少22%。即加强道路的养护，便可大幅度减少年辆损坏，节约车辆维护费用。软件显示如下：输入/移去的娈量b模型输入的变星移去的变星方法1养护值m■输入楔型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差17703.592.511.005976a预测变量:（常量），养护值。Anovab模型平方和dt均方FSig.1回归.0001.0007.266.043a残差.0005.000总计.0006模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）.22

6、7.0564.027.010养护值-.159.059-.770-2.696.043乳因变呈:维护费用极小值极犬值均值标准偏差N预测值.06435.08246.07500.0065767标准预测值-1.6191.135.0001.0007预测值的标准误差.002.005.003.0017调整的预测值.05794.08101.07385.0080267残差-.006298.008536.000000.0054557标准残差-1.0541.429.000.9137Student化残差-1.1891.782.

7、0761.1177已删除的残差-.008013.013287.001153.0083487Student-fb已刪除的残差-1.2562.640.1951.3817Mahalo距离.0332.621.857.8937Cook的距离.000.993.318.4307居中杠杆值.005.437.143.1497a.因变星:维护费用敕点图因变量：维护费用.095-90a维护费用80a75O.070-.055.060.065.070.075回归调整的(Press)预计值.080.085直方图因变量：维护费用均

8、ia=-2.39E-15暦用羞*0.913回归标准化残差在SPSS做的过程中,定义：自变量：养护综合值X中间变量：养护值（我设的）Z因变量：维护费用Y养护综合值和养护值之间采収对数瓯数求值，因变量和中间变量之间采用线性回归模型拟合,得出以下结果：图2：计算变量得出养护综合值的对数值（设所得取名为养护值）皤线性回归夕养护综合值少维护费用少好路率少大修里程少养护值-块1的1因变量©）：下一张（N自变星（!）：I统计量住)…1绘制①…保存(S)...I迭项…

9、Bootstrap(B).逬入WLS权重（H）：

10、:卡占贴（P）［重置迟）］［取消］［帮助j图3线性回归模型选择界面Y=0.227-0.159ZZ=LnX综上:Y=0.227-0.159LnX完全符合书上给的答案，验证匸确。3)车辆大修费用河北省某年公路好路率与汽车人修间隔里程统计数据表1-5河北省某年的好路率和大修里程（万KM）表1-5地区石家庄唐山秦皇岛邯郸邢台保定承徳沧州好路率72.476.273.364.368.571.064.973.8大修里程15.9119.6414.7612.076.641