统计学作业.doc

统计软件学期作业学院：理学院专业：统计学学号：1109030133姓名：郑文星指导教师：马建军在T1.sav中数据为某工厂职工的部分基本信息,其中性别变量中男女分别用1,2表示,按教育程度共分为5类,婚姻状况中用0代表未婚,1代表已婚.决策者希望了解不同受教育水平已婚职工和未婚职工之间的收入差别,试用一条形图反映有关信息.绘制一线图,以反映出不同受教育水平的男职工和女职工之间的收入差异.绘制出反映不同受教育程度员工数量的饼图.绘制一散点图,反映出不同工作年限类别员工的工作满意程度.绘制出可以反映不同工作年限类别收入水平的箱图.二在T2.sav中给出了2007年某股票83个交易日的交易信息.(1)绘制反映该股票每日价格最高值和最低值信息的高低图.(2)绘制出该股票每个交易日收盘价的时间序列图,并对每日收盘价格进行自相关分析.自相关分析：模型描述模型名称MOD_2序列名1High转换无非季节性差分0季节性差分0季节性期间的长度无周期性最大滞后数16为计算自相关的标准误而假定的过程独立性（白噪音）a显示并绘图所有滞后正在应用来自MOD_2的模型指定。a.不适用于计算偏自相关的标准误。个案处理摘要High序列长度83缺失值数用户缺失0系统缺失0有效值数83可计算的第一滞后数82自相关图序列:High滞后自相关标准误差aBox-Ljung统计量值dfSig.b1.688.10840.6661.0002.603.10772.2942.0003.596.106103.5733.0004.359.106115.0524.0005.428.105131.6295.0006.345.104142.5176.0007.181.104145.5717.0008.175.103148.4548.0009.168.102151.1489.00010.240.102156.72810.00011.235.101162.13811.00012.227.100167.27512.00013.146.100169.41713.00014.068.099169.88814.00015.061.098170.28015.00016-.020.097170.32016.000a.假定的基础过程是独立性（白噪音）。b.基于渐近卡方近似。(3)创建一双轴线图,使之同时反映出该股票每日收盘价格和交易量.三某调查者想考察果汁饮料销售量的影响因素,为此调查者观察了碳酸饮料销售量,茶饮料销售量,固体冲泡饮料销售量和咖啡类饮料的销售量,单位均为万升,全部数据如果T3.sav文件中.试利用相关分析或偏相关分析研究果汁饮料与碳酸饮料销售量的相关性.相关分析：描述性统计量均值标准差N碳酸饮料销售量45.895318.8392615果汁销售量25.98934.9280115相关性碳酸饮料销售量果汁销售量碳酸饮料销售量Pearson相关性1.826**显著性（双侧）.000平方与叉积的和4968.8491073.660协方差354.91876.690N1515果汁销售量Pearson相关性.826**1显著性（双侧）.000平方与叉积的和1073.660339.993协方差76.69024.285N1515**.在.01水平（双侧）上显著相关。Pearson相关系数为0.825，二者之间的不相关的双侧显著值为0.000<0.01所以，所以在显著性水平为0.01下可拒绝二者不相关的假设。所以可得结论二者存在显著相关性。四某实验室培养一种菌群研究其活性,菌群活性和培养天数的部分观测数据见T4.sav文件.试利用回归分析研究菌群活性与培养天数之间的关系.第一步：绘制散点图上图由知菌群活性与培养天数之间呈现出显著的线性关系。第二步：回归分析输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1培养天数a.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:活性模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.941a.886.8775.891a.预测变量:(常量),培养天数。（拟合优度检验部分）相关系数R=0.941,判定系数=0.886，调整的判定系数为0.877，回归估计的标准差S=5.891.从中判断该回归方程的拟合优度很高。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3492.13913492.139100.617.000a残差451.1951334.707总计3943.33314a.预测变量:(常量),培养天数。b.因变量:活性（回归方程的显著性检验部分）由上表数据得在0.01水平上显著（即F=100.617>F(1,12））。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)46.4602.76216.820.000培养天数-.753.075-.941-10.031.000a.因变量:活性（