应用数理统计试卷2010-12

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1、《应用数理统计》试卷注意:将完成的试卷用本人邮箱以附件发送到xuehr@imau.edu.cn,邮件标题注名应用数理统计答卷+姓名。并在元月七日之前提交,过时不再受理。班级:_____________姓名:_____赵立慧_______学号:________2010210009___一.有四个品牌的彩电在五个地区销售,为分析彩电的品牌(因素A)和销售地区(因素B)对销售量是否有影响,对每个品牌在各地区的销售量取得以下数据,见下表。试分析品牌和销售地区对彩电的销售量是否有显著影响?品牌(因素A)销售地区(因素B)B1B2B3B4B5A1A2

2、A3A4365345358288350368323280343363353298340330343260323333308298回答如下问题:(1)品牌和销售地区这两个因素总得来说对彩电的销售量是否有显著影响(即方差分析模型的显著性)?显著水平是多少?答:品牌和销售地区这两个因素总得来说对彩电的销售量是有显著影响的,显著水平是0.0006.(2)品牌和销售地区分别对销售量影响作用是否显著?显著水平是多少?答:品牌对彩电的销售量有显著影响,显著水平是小于0.001.而销售地区对彩电的销售量在0.1水平下都不显著。(3)对在0.1水平下显著的

3、因素求均值及组间差异显著性检验(Duncan检验法)。答:在0.1水平下,只有品牌因素有显著性。4个品牌的均值分别为344.2,,347.8,337.0,284.8。第四个品牌和其他三个品牌在0.05水平下有显著差异。(4)写出完整的sas程序datafanfcha;doa=1to4;dob=1to5;inputy@;output;end;end;cards;365350343340323345368363330333358323353343308288280298260298;procanova;classab;modely=ab;me

4、ansab/duncan;run;二、在林木生物量生产率研究中,为了了解林地施肥量(x1,kg)、灌水量(x2,10)与生物量(Y,kg)的关系,在同一林区共进行了20次试验,观察值见下表,试建立Y关于x1,x2的线性回归方程。观察值N1234567891011121314151617181920X154615270637968657976718275929692918510690X22939264842644530514436503960626150477252Y5051525453605965677070737478828087848

5、892回答如下问题:(1)回归模型是否显著,显著水平是多少?复相关系数是多少?答:回归模型是显著的,显著水平是0.0001,复相关系数是0.9659(2)回归系数的估计值是多少?显著性如何?答:回归系数的估计值分别是-4.94048,1.53952,-0.94385。常数项不显著,X1和X2的估计值在0.001下显著。(3)写出回归方程的表达式。答:Y=-4.94048+1.53952*x1-0.94385*x2(4)利用残差(实测值与预测值之差)、95%置信取间的上下限讨论预测预报效果及预报的稳定性。DependentPredicted

6、StdErrorObsVariableValueMeanPredict95%CLPredictResidual150.000050.82191.144444.731156.9126-0.8219251.000052.16000.989246.191558.1285-1.1600352.000050.57441.238244.402556.74621.4256454.000057.52110.923551.599663.4425-3.5211553.000052.40751.010846.422958.39210.5925660.00005

7、6.27521.709549.621162.92923.7248759.000057.27360.857751.396363.15081.7264865.000066.81271.152860.714972.9105-1.8127967.000068.54520.647362.789174.3013-1.54521070.000070.53350.643164.779576.2875-0.53351170.000070.38670.944764.450476.3231-0.38671273.000074.10760.629568.3603

8、79.8548-1.10761374.000073.71320.911267.800279.62630.28681478.000080.06430.869774.179285.9494-2.0

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