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第三章
7)
1)金球。将数据输入SAS生成数据文件。
打开SASAnalyst选择数据文件。
采用One-Samplet-testforaMean,将待分析变量x送入Variable中,在单击Tests,选中Interval,%。
SAS处理结果。
SampleStatisticsforx
N
6
Mean .
-------------------------------------------------
HypothesisTest
Nullhypothesis: Meanofx= 0
Alternative: Meanofx^=0
tStatistic Df Prob>t
---------------------------------
5 <.0001
90%ConfidenceIntervalfortheMean
LowerLimit:
UpperLimit:
(,)。
。
采用One-SampleTestforaVariance,将待分析变量 x送入Variable中,并在
Null:Var中设置一个大于 0的数,再单击Intervals,选中Interval,设置confidence
%。
SampleStatisticsforx
N Mean . Variance
---------------------------------------------
6 15E-6
HypothesisTest
Nullhypothesis: Varianceofx= 1
Alternative: Varianceofx^=1
Chi-square Df Prob
---------------------------------
5 <.0001
90%ConfidenceIntervalfortheVariance
LowerLimit UpperLimit
----------- -----------
676E-8
2
(676E-8,)。
(2)铂球
。
将数据输入SAS生成数据文件。
打开SASAnalyst,然后选择数据文件。
采用One-Samplet-testforaMean,将待分析变量y送入Variable中,在单击Tests,选中Interval,%。
SampleStatisticsforx
N
5
Mean .
-------------------------------------------------
HypothesisTest
Nullhypothesis:
Alternative:
Meanofx= 0
Meanofx^=0
tStatistic Df Prob>t
---------------------------------
4 <.0001
90%ConfidenceIntervalfortheMean
LowerLimit:
UpperLimit:
(,)。
。
设置参数,采用One-SampleTestforaVariance,将待分析变量y送入Variable中,并在Null:Var中设置一个大于0的数,再单击Intervals,选中Interval,%。
结果输出。
SampleStatisticsforx
N Mean . Variance
---------------------------------------------
5 9E-6
HypothesisTest
Nullhypothesis: Varianceofx= 1
Alternative: Varianceofx^=1
Chi-square Df Prob
---------------------------------
4 <.0001
90%ConfidenceIntervalfortheVariance
LowerLimit UpperLimit
----------- -----------
379E-8 507E-7
由运行结果可知,(379E-8,507E-7)。
13)
本题是两个正态总体的参数假设检验问题。题目中已知两个总体方差相等,且相互独立。关于均值差u1-u2的检验,其SAS程序如下:将数据输入SAS生成数据文件,然后运行:
打开SASAnalyst,然后选择数据文件,打开:
设置参数,采用TwoSamplet-testforMeans,并设置Mean1-Mean2=0,%:
结果输出:
SampleStatistics
Group
N
Mean
.
----------------------------------------------------
x
8
y
10
HypothesisTest
Nullhypothesis:
Mean1-Mean2=
0
Alternative:
Mean1-Mean2^=0
IfVariancesAre
tstatistic
Df
Pr>t
----------------------------------------------------
Equal
16
NotEqual
说明:因为在t检验中p-<(显著性水平),所以拒绝原假设,即认为两个作家所写的小品文中包含由3个字母组成的词的比例有显著的差异。
14)
本题也是两个正态分布参数的假设检验问题,对方差进行假设检验,采用F检验,其相关SAS程序如下:
运行13题的数据文件,并且打开 SASAnalyst,然后选择数据文件:
设置参数,采用TwoSampletestforVariances,选择None,%:
结果输出。
SampleStatistics
Group
N
Mean
.
Variance
--------------------------------------------------
x
8
y
10
HypothesisTest
Nullhypothesis:
Alternative:
Variance1/Variance2= 1
Variance1/Variance2^=1
-DegreesofFreedom-
F
Numer.
Denom.
Pr>F
----------------------------------------------
7
9
说明:因为在F检验中p->(显著性水平),所以接受原假设,即认为两总体方差无显著性差异。
第四章
1)
本题目属于单因素试验的方差分析,且题目中已知各总体服从正态分布,且方差相同,其SAS程序如下:
将数据输入SAS生成数据文件,然后运行:
打开SASAnalyst,然后选择数据文件,打开:
设置参数,选择Statistics→ANOVA→ONE-WAYANOVA,将分类变量su送入Independent中,将响应变量x送入Dependent中:
结果输出:
TheANOVAProcedure
ClassLevelInformation
Class
Levels
Values
c
5
12
345
Numberofobservations
20
TheANOVAProcedure
DependentVariable:y
Sumof
Source
DF
Squares
MeanSquare
FValue
Pr>F
Model
4
<.0001
Error
15
CorrectedTotal
19
R-Square CoeffVar RootMSE yMean
Source DF AnovaSS MeanSquare FValue Pr>F
c 4 <.0001
说明:,,说明这些抗生素百分比的均值有高度显著的差异。
2)将数据输入SAS生成数据文件,然后运行:
打开SASAnalyst,然后选择数据文件,打开:
设置参数,选择Statistics→ANOVA→FATORIALANOVA,将分类变量concentration和temperature送入Independent中,将响应变量R送入Dependent中:
结果输出:
TheGLMProcedure
ClassLevelInformation
Class
Levels
Values
浓度C
3
123
温度T
4
1234
Numberofobservations
24
TheGLMProcedure
DependentVariable:R
Source
DF
Sumof
Squares
MeanSquare
FValue
Pr>F
Model
11
Error
12
CorrectedTotal
23
R-Square
CoeffVar
RootMSE
Mean
Source
DF
FactoidSS
MeanSquare
FValue
Pr>F
C
2
T
3
C*T
6
说明:,,说明浓度C的作用是显著的。,,C*,,说明温度与温度和浓度的交互作用都是不显著的。
第五章
1)用L9(34)确定配比试验方案。如表所示
试验方案
A
B
C
Y
1
1(60)
1(140)
1(3)
2
1
2(160)
2(2)
3
1
3(180)
3(1)