营销专业统计学课内实践参考答案及评分标准

统计学课内实践参考答案及评分标准1．分数等级按百分制出实际得分;对错误处用红笔改正;①优：90分以上②良：80～89分③中：70～79分④及格：60～69分⑤不及格：60分以下2．分数比例（总分100分）①正确性40分②及时性20分③整洁10分④规范化10分⑤实践态度10分⑥实践纪律10分3.各组课内实践批阅时间第一次各组批阅时间为3月5-10日之间的任一时间;第二次各组批阅时间为3月24-4月12日之间的任一时间;第三次各组批阅时间为2014年4月28日－5月4日之间的任一时间;第四次各组批阅时间为2014年5月5日－5月20日之间的任一时间;第五次各组批阅时间为2014年5月26日－6月1日之间的任一时间;第六次各组批阅时间为2014年6月2－11日之间的任一时间;课内实践一：组距数列编制与图形显示实验目的：掌握组距数列编制方法及直方图的绘制；实验要求：在excel统计软件中根据数值型数据编制组距数列并编制直方图。实验内容：利用Excel软件编制组距数列并编制直方图实验资料：某系50名男生的身高数据如下（单位：厘米）160163165166167167168168169169169170171171171172172172172172173173174174174175175175175175175175176176176177177178178179179180180181182183185185191166要求：（1）根据身高的变化范围确定一个合适的分组数目，确定组距；（2）根据确定的组距编制开口组和不设开口组的组距数列，并比较两者的优劣；（3）根据组距数列绘制直方图。实验步骤：第一步：运用Excel对原始数据进行排序，计算出数据的极差R。160163165166166167167168168169169169170171171171172172172172172173173174174174175175175175175175175176176176177177178178179179180180181182183185185191R=191-160=31第二步：根据身高的变化范围确定一个合适的分组数目根据经验公式：2lnln1mK其中m为数据个数则7~62ln50ln12lnln1mK初步确定开口组为K=5组，不设开口组为K=7组。开口组的组距d=R/K=31/5≈6-7其组距确定为5不设开口组人组距d为R/K=31/7≈5第三步：运用Excel编制不设开口组的组距数列各组变量值如下：158-163163-168168-173173-178178-183183-188188-193运用Excel编制不设开口组的组距数列具体操作如下：（1）在使用Excel的直方图工具前准备数据的接受区域：163168173178183188193注意：在连续型变量数据情况下，采用重叠分组时，Excel遵循上组限在内的原则，因此对确定的各组上限要做适当的减少。（2）在Excel中工具—加载宏—分析工具库—直方图；在输入区域选定原始数据区域，在接受区域将准备好的接受区域数据选定；选定输出区域；确定图表输出。处理结果如下图：身高人数158-1631163-1686168-17314173-17817178-1838183-1883188-1931合计50某系50名男生身高数据16141783105101520158-163163-168168-173173-178178-183183-188188-193人数
运用Excel编制开口组的组距数列：各组变量值如下：165以下165-170170-175175-180180以上运用EXCEL操作步骤同不设开口组的组距数列。结果如下:身高分组人数165以下2165-17010170-17514175-18016180以上8合计50某系列50名学生身高人数分布05101520165以下165-170170-175175-180180以上人数分析开口组和不设开口组的组距数列两者的优劣优劣：开口组能较好地将极端值汇总进来，避免出现次数为0的空白组或造成数列组数过多，从而反映出数据分布的特征。而不设口组可能因为极大值或极小值的存在，造成空白组过多，不能很好的体现数据的特征。课内实践二:协方差与相关系数的计算一、实验目的：掌握协方差与相关系数的计算方法和散点图的绘制；二、实验要求：在excel统计软件中根据数值型数据绘制散点图、计算两个变量的协方差和相关系数,并判断两变量的相关类型。三、实验内容：根据提供的数据，计算协方差与相关系数。实验数据：某地区月平均气温和每户平均啤酒消费量资料如下表所示。月平均气温和每户平均啤酒消费量情况月份12345678月平均气温X（℃）5.56.60.8115.819.522.428.328.9啤酒消费量Y（l）2.382.584.415.675.446.038.156.87要求：（1）画出散点图；（2）计算协方差和相关系数。四、实验步骤：第一步：在Excel中输入原始数据YX2.385.52.856.64.410.815.6715.85.4419.56.0322.48.1528.36.8728.941.8127.81第二步：在Excel中，插入—图表—XY散点图；在数据区域，选择上述原始数据（不包括变量值X,Y），确定图标输出。月平均气温和每户啤酒销量情况024681005101520253035月平均气温X啤酒消费量Y第三步：计算协方差与相关系数在Excel中对计算原始数据的平均值X，Y；然后计算XX，YY，))(YYXX（，2)(XX，2)(YY；再分别计算所有))(YYXX（，2)(XX，2)(YY值的和；计算结果如下：YXXXYY))(YYXX（2)(XX2)(YY2.385.5-10.476-2.84529.80422109.746588.0940252.856.6-9.376-2.37522.26887.9093765.6406254.410.81-15.166-0.81512.36029230.007560.6642255.6715.8-0.1760.445-0.078320.0309760.1980255.4419.53.5240.2150.7576612.4185760.0462256.0322.46.4240.8055.1713241.2677760.6480258.1528.312.3242.92536.0477151.880988.5556256.8728.912.9241.64521.25998167.029782.706025合计41.8127.8100127.59085800.2915926.5528平均值5.22515.976利用公式：协方差：1))((nyyixxisxy相关系数：22)()())((yiyxixyyxixri计算结果：22726.181859085.1271))((nyyixxisxy87527.05528.2629159.80059085.127)()())((22yiyxixyyxixri课内实践三:单因素方差分析和无重复因素的双因素方差分析一、实验目的：掌握单因素方差分析和无重复因素的双因素方差分析处理方法。二、实验要求：根据数据类型判断方差分析的前提条件，excel统计软件中分别进行单因素方差分析和无重复因素的双因素方差分析，并对分析结果作出客观合理的解释。三、实验内容：（一）单因素方差分析实验资料：现有3名操作工，他们所生产的阀门口径的调查数据如下表所示。3名操作工所生产的阀门口径的样本数据操作工1操作工2操作工36.566.386.396.406.196.336.546.266.296.346.236.436.586.226.366.446.276.416.366.296.316.506.196.56请检验3名操作工所生产的阀门口径的均值之间是否有显著性差异？（α=0.01）四、实验步骤第一步：在excel软件中输入原始数据数据如下：6.566.386.396.406.196.336.546.266.296.346.236.436.586.226.366.446.276.416.366.296.316.506.196.56第二步：在excel中，选择【工具】下拉菜单，选择【数据分析】选项，在分析工具中选择【单因素方差分析】第三步：当对话框出现时在【输入区域】方框内键入数据单元格区域在【α】方框内键入0.01在【输出选项】中选择输出区域，并键入所输出的区域单元格，然后单击【确定】按钮。得出数据处理结果如下：方差分析差异源SSdfMSFP-valueFcrit组间0.18200820.09100413.690960.0001565.780416组内0.139588210.006647总计0.32159623在“方差分析：单因素方差分析”输出结果中，SS表示离差平方和；df为自由度；MS为均方差；F为统计量；F-crit为给定的显著性水平α条件下的临界值。5．实验结论因为根据数据处理结果，有“统计量(F)”大于“临界点(F-crit)”，所以做出判断，3名操作工所生产的阀门口径的均值之间有显著性差异。（二）无重复双因素方差分析实验资料：有5类不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20块同样面积的土地上，分别采用5类种子和4种施肥方案搭配进行试验，取得的收获量数据如下表所示。5类种子和4种施肥方案搭配试验数据品种施肥方案1234112.09.510.49.7213.711.512.49.6314.312.311.411.1414.214.012.512.0513.014.013.111.4请检验种子的不同品种对收获量的影响是否有显著性影响？不同的施肥方案对收获量是否有显著性影响？（α=0.01）四、实验步骤第一步：在excel软件中输入原始数据数据如下：12.09.510.49.713.711.512.49.614.312.311.411.114.214.012.512.013.014.013.111.4第二步：在excel中，选择【工具】下拉菜单，选择【数据分析】选项，在分析工具中选择【无重复因素方差分析】第三步：当对话框出现时在【输入区域】方框内键入数据单元格区域在【α】方框内键入0.01在【输出选项】中选择输出区域，并键入所输出的区域单元格，然后单击【确定】按钮。得出数据处理结果如下：方差分析差异源SSdfMSFP-valueFcrit行19.06744.766757.2397160.0033155.411951列18.181536.06059.2046580.0019495.952545误差7.901120.658417总计45.149519在“方差分析：无重复因素方差分析”输出结果中，SS表示离差平方和；df为自由度；MS为均方差；F为统计量；F-crit为给定的显著性水平α条件下的临界值。5．实验结论根据实验数据分析结果，（1）因为行因素（品种）的“统计量（F）”大于行因素“临界值（F-crit）”，所以种子的不同品种对收获量的影响有显著性影响。（2）因为列因素（施肥方案）的“统计量（F）”大于列因素“临界值（F-crit）”，所以不同的施肥方案对收获量有显著性影响。课内实践四:有重复因素的双因素方差分析一、实验目的：掌握有重复因素的双因素方差分析处理方法。二、实验要求：根据数据类型判断方差分析的前提条件，在excel统计软件中进行有重复因素的双因素方差分析，并对分析结果作出客观合理的解释。三、实验内容：实验资料：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表所示。营销公司广告媒体和广告方案及销售情况销售地区广告媒体报纸电视广告方案A812128B22261430C10181814请检验广告方案和广告媒体