3 ANOVA 培训考试得分 组间 组内 总数 平方和 2525.691 5974.724 8500.415 df 2 57 59 均方 20 79.2792 14.40754 F 12.048 显著性 .000 1262.846 104.820 多重比较 培训考试得分Tukey HSD (I) 销售培训组 1 2 3 (J) 销售培训组 2 3 1 3 1 2 均值差 (I-J) -9.98789* -15.69947 9.98789* -5.71158 15.69947 5.71158 **95% 置信区间 标准误 3.23759 3.23759 3.23759 3.23759 3.23759 3.23759 显著性 .009 .000 .009 .191 .000 .191 下限 -17.7789 -23.4905 2.1969 -13.5026 7.9085 -2.0794 上限 -2.1969 -7.9085 17.7789 2.0794 23.4905 13.5026 （1）请判断数据是否满足方差分析关于“方差齐性”的假设条件，并给出依据； （2）请写出方差分析中原假设、备择假设，以及检验的结论和检验的依据（?=0.05）； （3）分析多重的比较结果。
（4）如果要检验各子总体的中位数是否相等，可以采用什么检验方法？
4、（12分）欲研究某消耗型产品的销售和家庭收入间的关系，现选取如下变量建立多元回归方程：家庭在该产品上的年支出（PURCHASE，单位：元），家庭年收入（INCOME，单位：千元），家庭所在地是否为城镇（城镇=1），婚姻状况（MARRY，已婚=1）。SPSS的输出结果如下，请根据输出结果回答题。
PURCHASE INCOME CITY MARRY Model 1 R a.713 Model Summary R Square Adjusted R Square .508 .491 ANOVA b
Std. Error of the Estimate 116.9594 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation 486.9444 163.8918 48.3222 10.5232 .42 .50 .31 .47 N 90 90 90 90 a Predictors: (Constant), INCOME, CITY, MARRY
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Model 1 Regression Residual Total
Sum of Squares 1214150.5 1176436.2 2390586.7 df 5 86 89 Mean Square 404716.839 13679.491 F 29.586 Sig. .000a a Predictors: (Constant), INCOME, CITY, MARRY
b Dependent Variable: PURCHASE
Coefficients Unstandardized Model 1 (Constant) INCOME CITY MARRY Coefficients B 41.658 7.446 145.881 76.780 Std. Error 60.545 1.305 33.537 32.912 a
Standardized Coefficients Beta .478 .442 .218 t .688 5.704 4.350 2.333 Sig. .493 .000 .000 .022 a Dependent Variable: PURCHASE
（1）请写出估计的回归方程，并说明回归系数的含义。
（2）分析方程的拟合效果，并根据估计标准误计算相应的离散系数来说明相对拟合误差水平的大小。
（3）分析方程t检验和F检验的结果。
（4）根据回归结果计算对于年收入为55500元的城镇已婚家庭来说，该产品的年消费额。
5. （8分）根据13家上市公司股票2000年的交易数据（成交量、平均每股收益、最高价、最低价等）进行聚类分析，以下是SPSS的部分输出结果，请根据图表回答问题。
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（1）哪两支股票最为相似？
（2）请结合图表，写出将所有的股票分为3个类时，每个类中所含的股票的名字。
6.（6分）请根据SPSS输出结果写出两个模型的回归结果。
（1）已知如下时间序列X的ARMA模型输出结果，请写出用原始变量X表示的模型。
X 无转换 常数 AR 滞后 1 估计 23.793 -.215 Sig. .000 .026
（2）已知如下时间序列Y的ARMA模型输出结果，请写出用原始变量Y表示的模型。
Y 无转换 常数 MA 滞后 1 滞后 2 估计 23.900 .311 .243 Sig. .000 .046 .056
7. （8分）测试了200名学生的5个方面的测试成绩，包括阅读 (read), 写作 (write), 数学(math)、科学（science）和社会学(socst)。以下是使用主成分方法提取因子、采用最大方差法进行因子旋转得到的因子分析的部分结果。请根据结果回答题。
解释的总方差 成份 合计 1 3.381 初始特征值 方差的 % 67.616 累积 % 合计 67.616 3.381 提取平方和载入 方差的 % 累积 % 合计 旋转平方和载入 方差的 % 累积 % 67.616 67.616 2.113 42.267 42.267 8
2 3 4 5 .557 .407 .356 .299 11.148 8.136 7.123 78.764 86.900 94.023 .557 11.148 78.764 1.825 36.497 78.764 5.977 100.000 提取方法：主成份分析。
旋转成份矩阵 1 reading score writing score math score science score social studies score
（1）因子分析的主要作用是什么？
（2）分析各个因子的含义，并给予适当命名。
（3）写出用公共因子表示的reading score变量的表达式。
附：可能用到的公式。 样本量的计算：n?Z?/2?E222成份 2 .859 .867 .421 .198 .922 .250 .308 .757 .900 .222 n?Z?/2?(1??)E22， n?n01?n0N
时间序列分析：
AR(p)模型：Xt??1Xt?1????pXt?p?at MA(q)模型：Xt?at??1at?1????qat?q
ARMA(p,q)模型：Xt??1Xt?1????pXt?p?at??1at?1????qat?q
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