《数理统计》
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实 验 学院： 班级： 学号： 姓名： 报 告
实验一：单因素方差分析
一．实验内容
在1990 年秋对“亚运会期间收看电视的时间”调查结果如下表所示。问：收看电视的时间比平日减少了（第一组）、与平日无增减（第二组）、比平日增加了（第三组）的三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有没有显著的差异？ 第一组 42 41 42 42 43 第二组 39 40 40 41 41 第三组 43 44 43 45 45 二．实验步骤
1.打开excel（2010版），输入数据 2.点击“数据”→数据分析→单因素分析 3.输出结果 组 列 1 列 2 列 3 差异源 组间 组内 总计
SS 36.133 8.800 44.933 df 2 12 14 MS 18.067 0.733 F 24.636 P-value 0.0001 F crit 3.89 观测数 5 5 5 求和 210 201 220 平均 42 40.2 44 方差 0.5 0.7 1 三．实验结果
从上述软件结果可知，p-value为0.0001<0.01,所以在1%的显著性水平下，拒绝原假设，即三组居民在“对亚运会的总态度得分”上有显著的差异。
实验二：双因素方差分析（无交互作用）
一．实验内容
从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取1 个不同时段的产 量，观测到的产量如表6-31所示。试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。
机器1 操作者1 53 操作者2 47 操作者3 46 操作者4 50 操作者5 49 机器2 61 55 52 58 54 机器3 51 51 49 54 50 二．实验步骤
1.打开excel（2010版），输入数据
2.点击“数据”→数据分析→无重复双因素分析 3.输出结果 SUMMARY 行 1 行 2 行 3 行 4 行 5 列 1 列 2 列 3 差异源 行 列 误差 总计
SS 72 130 22 224 df 4 2 8 14 MS 18 65 2.75 F 6.5455 23.6364 P-value 0.0122 0.0004 F crit 3.8379 4.4590 观测数 3 3 3 3 3 5 5 5 求和 165 153 147 162 153 245 280 255 平均 55 51 49 54 51 49 56 51 方差 28 16 9 16 7 7.5 12.5 3.5 三．实验结果
因操作者因素的P-value值为0.0122，在5%显著性水平下，差异显著；机器因
素的P-value值为0.0004，在1%显著性水平下，差异显著，说明产量依赖于机器类型和操作者。可以通过培训操作者提高其工作效率，或者选择高效率的机器来提高总产量。
实验三：双因素方差分析（有交互作用）
一．实验内容
为了从3种不同原料和3种不同温度中选择使酒精产量最高的水平组合，设计了两因素实验，每一水平组合重复4次，结果如下表，试进行方差分析。 温度B 原料 B1(30℃) B2(35℃) A1 41 49 23 25 11 12 25 24 A2 47 59 50 40 43 38 33 36 A3 48 35 53 59 55 38 47 44
B3(40℃) 22 26 22 18 33 26 6 8 30 11 14 19 二．实验步骤
1.打开excel（2010版），输入数据
A1 41 49 23 25 11 12 25 24 6 22 26 11 A2 47 59 50 40 43 38 33 36 8 22 18 14 A3 48 35 53 59 55 38 47 44 30 33 26 19 B1 B2 B3 2.点击“数据”→数据分析→有重复双因素分析 3.输出结果 SUMMARY B1 A1 A2 A3 总计 观测数 求和 平均 方差 B2 观测数 求和 平均 方差 B3 观测数 求和 平均 方差 总计 观测数 求和 平均 方差 4 4 138 196 34.5 49 158.3333 62 4 4 72 150 18 37.5 56.6667 17.6667 4 4 65 62 16.25 15.5 86.9167 35.6667 12 12 275 408 22.9167 34 156.0833 242.1818 4 195 48.75 104.25 4 184 46 50 4 108 27 36.6667 12 487 40.5833 154.0833 12 529 44.0833 138.6288 12 406 33.8333 183.7879 12 235 19.5833 73.5379 差异SS 源 样本 3633.5 列 1913.1667 交互 617.8333 内部 1824.5 总计 7989
df 2 2 4 27 35 MS 1816.75 956.5833 154.4583 67.5741 F 26.8853 14.1561 2.2858 P-value 0.0000 0.0001 0.0861 F crit 3.3541 3.3541 2.7278 三．实验结果
因原料因素的P-value值为0.0000，所以在1%显著性水平下，原料对产量影响显著；温度因素的P-value值为0.0001，所以在1%显著性水平下，温度对产量影响显著；原料*温度因素的P-value值为0.0861，所以在10%显著性水平下，原料和温度的交互作用对产量影响显著。
实验四：线性回归分析
一．实验内容