意大利餐厅 | 海鲜餐厅 | 牛排餐厅 |
12 | 16 | 24 |
13 | 18 | 19 |
15 | 17 | 23 |
17 | 26 | 25 |
18 | 23 | 21 |
20 | 15 | 22 |
17 | 19 | 27 |
24 | 18 | 31 |
方差分析:单因素方差分析 | ||||||
SUMMARY | ||||||
组 | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 | ||
意大利面餐厅 | 8 | 136 | 17 | 14.85714 | ||
海鲜餐厅 | 8 | 152 | 19 | 13.71429 | ||
牛排餐厅 | 8 | 192 | 24 | 14 | ||
方差分析 | ||||||
差异源 | SS | df | MS | F | P-value | F crit |
组间 | 208 | 2 | 104 | 7.328859 | 0.003852 | 3.4668 |
组内 | 298 | 21 | 14.19048 | |||
总计 | 506 | 23 |
零假设和备择假设:: ==;:、、不全相等
检验统计量的值:F===7.33。 在α=0.05的显著性水平下,查F分布表得分子、分母自由度分别为2和21的分布临界值= =F.INV.RT(0.05,2,21)=3.47。 拒绝域是F≥3.47或p-值<α, 因为7.33>3.47,p-value=0.0038,小于α=0.05,故都是拒绝原假设,即至少两家餐厅的顾客一顿饭的平均点菜价格是不相同的。
二、P285/18
题目数据及平均值如下表:
机器1 | 机器2 | 机器3 | 机器4 | 平均值 | |
时间1 | 6.4 | 8.7 | 11.1 | 9.9 | 9.025 |
时间2 | 7.8 | 7.4 | 10.3 | 12.8 | 9.575 |
时间3 | 5.3 | 9.4 | 9.7 | 12.1 | 9.125 |
时间4 | 7.4 | 10.1 | 10.3 | 10.8 | 9.65 |
时间5 | 8.4 | 9.2 | 9.2 | 11.3 | 9.525 |
时间6 | 7.3 | 9.8 | 8.8 | 11.5 | 9.35 |
平均值 | 7.1 | 9.1 | 9.9 | 11.4 | 9.375 |
方差分析:单因素方差分析 | ||||||
SUMMARY | ||||||
组 | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 | ||
机器1 | 6 | 42.6 | 7.1 | 1.208 | ||
机器2 | 6 | 54.6 | 9.1 | 0.928 | ||
机器3 | 6 | 59.4 | 9.9 | 0.7 | ||
机器4 | 6 | 68.4 | 11.4 | 1.016 | ||
方差分析 | ||||||
差异源 | SS | df | MS | F | P-value | F crit |
组间 | 57.765 | 3 | 19.255 | 19.99481 | 0.0000031076 | 3.098391 |
组内 | 19.26 | 20 | 0.963 | |||
总计 | 77.025 | 23 |
=9.375 , =======6, =7.1, =9.1, =9.9, =11.4
SSTR= =6x(7.1-9.375)2+6x(9.1-9.375)2+6x(9.9-9.375)2+6x(11.4-9.375)2=57.765
检验统计量的值:F====19.99。 在α=0.05的显著性水平下,查F分布表得分子、分母自由度分别为3和20的分布临界值= =F.INV.RT(0.05,3,20)=3.098。 拒绝域是F≥3.098 或p-值<α, 因为19.99>3.098,p-value=0.0000,小于α=0.05,故都是拒绝原假设,即至少两家机器的出故障平均时间是不相同的。
B.做法一:
假设:: =;:≠
检验统计量:t=; 拒绝域:如果|t|≥,则拒绝
让我们在α=0.05的显著性水平下,应用这一方法来判定均值之间是否存在显著的差异。
针对机器2,4的比较,
假设:: =;:≠
==6, =9.1, =11.4,MSE=0.963, ==T.INV(0.025,20)=2.086
t===-4.06
|t|大于=2.086,得出机器2与机器4平均故障时间有差异的结论
做法二:
假设:: =;:≠
统计量: -
拒绝法则:若|-|>LSD,则拒绝
==6, k=4, =9.1, =11.4,MSE=0.963, =2.086
LSD= , 因为=======6, 所以LSD 只有一个值即=2.086X√0.963(1/6+1/6)=1.18
-=9.1-11.4=-2.3; (绝对值2.3大于LSD值1.19,机器2与4的平均故障时间有差异)
三、P290/22
K=5, b=3
方差来源 | 平方和 | 自由度 | 均方 | F | ||||
处理 | SSTR | 310 | k-1 | 4 | MSTR | 77.5 | MSTR/MSE | 17.71 |
区组 | SSBL | 85 | b-1 | 2 | MSBL | 42.5 | ||
误差 | SSE | 35 | (k-1)(b-1) | 8 | MSE | 4.4 | ||
总计 | SST | 430 | nt-1 | 14 |
四、P290/24
分析器 | ||||
计算机控制的 | 电子控制的 | 平均值 | ||
汽车 | 小型 | 50 | 42 | 46 |
中型 | 55 | 44 | 49.5 | |
大型 | 63 | 46 | 54.5 | |
平均值 | 56 | 44 | 50 |
=56, =44, =50
SST==(50-50)2+(55-50)2+(63-50)2+(42-50)2+(44-50)2+(46-50)2=310
SSTR=b =3x((56-50)2+(44-50)2)=216
SSBL=kx=2x((46-50)2+(49.5-50)2+(54.5-50)2)=73
SSE=310-216-73=21
方差来源 | 平方和 | 自由度 | 均方 | F | ||||
处理k | SSTR | 216 | k-1 | 1 | MSTR | 216 | MSTR/MSE | 20.57 |
区组b | SSBL | 73 | b-1 | 2 | MSBL | 36.5 | ||
误差 | SSE | 21 | (k-1)(b-1) | 2 | MSE | 10.5 | ||
总计 | SST | 310 | nt-1 | 5 |
====3.476 < = F.INV.RT(0.05,2,2)=19无法得出汽车类型与所需调整时间有关
用EXCEL数据分析得出如下表:
方差分析:无重复双因素分析 | ||||||
SUMMARY | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 | ||
小型 | 2 | 92 | 46 | 32 | ||
中型 | 2 | 99 | 49.5 | 60.5 | ||
大型 | 2 | 109 | 54.5 | 144.5 | ||
计算机控制的 | 3 | 168 | 56 | 43 | ||
电子控制的 | 3 | 132 | 44 | 4 | ||
方差分析 | ||||||
差异源 | SS | df | MS | F | P-value | F crit |
行 | 73 | 2 | 36.5 | 3.47619 | 0.223404 | 19 |
列 | 216 | 1 | 216 | 20.57143 | 0.045331 | 18.51282 |
误差 | 21 | 2 | 10.5 | |||
总计 | 310 | 5 |