df t Stat P(T≤t) 单尾 t 单尾临界 P(T≤t) 双尾 t 双尾临界
38 -5.427106029 1.73712E-06 1.685953066 3.47424E-06 2.024394234
t-检验: 双样本异方差假设
平均 方差 观测值 假设平均差
df t Stat P(T≤t) 单尾 t 单尾临界 P(T≤t) 双尾 t 双尾临界
变量 1 100.7 24.11578947
20 0 37 -5.427106029 1.87355E-06 1.687094482 3.74709E-06 2.026190487
变量 2 109.9 33.35789474
20
（2）方差检验结果如下： F-检验 双样本方差分析
平均 方差 观测值 df F P(F≤f) 单尾 F 单尾临界
变量 1 100.7 24.11578947
20 19 0.722940991 0.243109655 0.395811384
变量 2 109.9 33.35789474
20 19
第7章 方差分析与试验设计
练习：
7.1 从三个总体中各抽取容量不同的样本数据，得到如下资料。检验3个总体的均值之间
.） 是否有显著差异？（??001样本1 158
148 161
样本2 153 142 156
样本3 169 158 180
154 169 149
7.2 某家电制造公司准备购进一批5#电池，现有A、B、C三个电池生产企业愿意供货，为
比较它们生产的电池质量，从每个企业各随机抽取5只电池，经试验得其寿命（小时）数据如下： 试验号 1 2 3 4 5 电池生产企业 A 50 50 43 40 39 B 32 28 30 34 26 C 45 42 38 48 40 .）如果有差异，试分析三个企业生产的电池的平均寿命之间有无显著差异？（??005用LSD方法检验哪些企业之间有差异？
7.3 某企业准备用三种方法组装一种新的产品，为确定哪种方法每小时生产的产品数量最
多，随机抽取了30名工人，并指定每个人使用其中的一种方法。通过对每个工人生产的产品数进行方差分析得到下面的结果： 方差分析表 差异源 组间 组内 SS 3836 df MS 210 F — P值 0.245946 — F 临界值 3.354131 — 总计 29 — — — — (1) 完成上面的方差分析表； .，检验三种方法组装的产品数量之间是否有显著差异？ (2) 若显著性水平??0057.4 有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20快同样面积的土地上，分别采用
5种种子和4种施肥方案搭配进行试验，取得的收获量数据如下表： 品种 1 2 3 4 5 施肥方案 1 12.0 13.7 14.3 14.2 13.0 2 9.5 11.5 12.3 14.0 14.0 3 10.4 12.4 11.4 12.5 13.1 4 9.7 9.6 11.1 12.0 11.4 检验种子的不同品种对收获量的影响是否有显著差异？不同的施肥方案对收获量的影
.） 响是否有显著差异？（??0057.5 为研究食品的包装和销售地区对其销售量是否有影响，在某周的三个不同地区中用三种
不同包装方法进行销售，获得的销售量数据如下： 销售地区（A） A1 A2 A3 包装方法（B） B1 45 50 35 B2 75 50 65 B3 30 40 50 .） 检验不同的地区和不同的包装方法对该食品的销售量是否有显著影响？（??0057.6 为检验广告媒体和广告方案对产品销售量的影响，一家营销公司做了一项试验，考察三
种广告方案和两种广告媒体，获得的销售量数据如下： 报纸 A 广告方案 B C 8 12 22 14 10 18 广告媒体 电视 12 8 26 30 18 14 .） 检验广告方案、广告媒体或其交互作用对销售量的影响是否显著？（??005
答案
7.1 F?4.6574?F0.01?8.0215(或P?value?0.0409???0.01)，不能拒绝原假设。 7.2 F?17.0684?F0.05?3.8853(或P?value?0.0003???0.05)，拒绝原假设。
xA?xB?44.4?30?14.4?LSD?5.85，拒绝原假设； xA?xC?44.4?42.6?1.8?LSD?5.85，不能拒绝原假设；
xB?xC?30?42.6?12.6?LSD?5.85，拒绝原假设。
7.3 方差分析表中所缺的数值如下表： 差异源 组间 组内 总计 SS 420 3836 4256 df 2 27 29 MS 210 142.07 — F 1.478 — — P值 0.245946 — — F 临界值 3.354131 — — F?1.478?F0.05?3.554131(或P?value?0.245946???0.05)，不能拒绝原假
设。
7.4 有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20快同样面积的土地上，分别采用
5种种子和4种施肥方案搭配进行试验，取得的收获量数据如下表：
F种子?7.2397?F0.05?3.2592(或
P?value?0.0033???0.05)，拒绝原假设。
F施肥方案?9.2047?F0.05?3.4903(或拒绝原假设。 P?value?0.0019???0.05)，7.5 F地区?0.0727?F0.05?6.9443(或)，不能拒绝原假
设。F包装方法?3.1273?F0.05拒绝原假设。
P?value?0.9311???0.05?6.9443(或
P?value?0.1522???0.05)，不能
7.6 F广告方案?10.75?F0.05?5.1432(或P?value?0.0104???0.05)，拒绝原假设。
F广告媒体?3?F0.05?5.9874(或
P?value?0.1340???0.05)，不能拒绝原假设。
F交互作用?1.75?F0.05?5.1432(或
)，不能拒绝原假
P?value?0.2519???0.05设。
第8章 相关与回归分析
练习：
8.1 表中是道琼斯工业指数（DJIA）和标准普尔500种股票指数（S&P500）1988年至1997年对应股票的收益率资料： 年份 1988 1989 1990 1991 1992 DJIA收益率（%） S&P500收益率（%） 年份 16.0 31.7 －0.4 23.9 7.4 16.6 31.5 －3.2 30.0 7.6 1993 1994 1995 1996 1997 DJIA收益率（%） 16.8 4.9 36.4 28.6 24.9 S&P500收益率（%） 10.1 1.3 37.6 23.0 33.4 计算两种指数收益率的相关系数，分析其相关程度，以0.05的显著性水平检验相关系数的显著性。
8.2利用【例8-3】的表8.3中提供的各省市人均GDP和第一产业中就业比例的数据,试分析各省市人均GDP与第一产业就业比例的相关性，并对其显著性作统计检验。
8.3表中是16支公益股票某年的每股账面价值和当年红利： 公司序号 1 2 3 4 5 6 7 8 账面价值（元） 22.44 20.89 22.09 14.48 20.73 19.25 20.37 26.43 红利（元） 2.4 2.98 2.06 1.09 1.96 1.55 2.16 1.60 公司序号 9 10 11 12 13 14 15 16 账面价值（元） 12.14 23.31 16.23 0.56 0.84 18.05 12.45 11.33 红利（元） 0.80 1.94 3.00 0.28 0.84 1.80 1.21 1.07 根据上表资料：
（1）建立每股账面价值和当年红利的回归方程； （2）解释回归系数的经济意义；
（3）若序号为6的公司的股票每股账面价值增加1元，估计当年红利可能为多少？
8.4美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street
