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考查题


注意: 1、做题要求: (1)过程描述(主要的对话框选项设置和必要的文字说明) (2)结果分析(输出结果截图) (3)结论 2、提交文件夹,以“学号姓名”命名,如“2009081301 张三” , 包括: (1)word 文件( “学号姓名”命名) (2)数据文件 (3)输出结果文件

说明:题中原始数据见“原始数据.xls”

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《数据分析与统计》 期末考查 学号: 2010081244 姓名: 王才霞

1、将以下调查问卷建立成 SPSS 数据文件,要求准确定义好变量的属 性。 (12 分)

顾客售后满意度调研问卷 S1. 您的年龄是(单选) 1. 18 岁以下 2. 18~39 岁 S2. 您的性别是(单选) 1. 男 2. 女 S3. 请问您有多大可能向家人或朋友推荐**商店?(1~10 分) 【10 分代表肯定会推荐】 【0 分代表肯定不会推荐】 S4. 过去 3 个月中,您平均到**商店购物的频次是?(单选) 1. 每天 2. 每周 5~6 次 3. 每周 3~4 次 4.每周 1~2 次 5. 每月 2~3 次 6. 每月 1 次或以下 S5. 您通常采用何种交通方式去**商店购物?(最多限三项) 1. 步行 2. 公交 3. 自行车 4 .开车 5. 出租车 6. 商场免费购物车 7. 其他方式 3. 40~60 岁 4. 60 岁以上

2、基于 SPSS 完成如下操作(数据见“原始数据.xls”(14 分) ) (1)将 “十一名学生各科成绩”数据导入 SPSS,保存为“十一名学生各科成 绩.sav” ; (2)在定义变量的编辑窗口中处理好每个变量的特征,给每个变量加上标签,对 性别变量进行编号处理,女编号为 1,男编号为 2; (3)数据的整理

? 按性别升序排列数据;

2

? 按性别统计各科成绩的平均分,将结果保存为新的数据集“男女生各科平均
分” ;

3

? 输出各科成绩都在 80 分以上(含 80)的成绩数据,保存为新数据集“各科成
绩八十分以上”

4

5

? 计算经济学、营销学和统计学三门专业课的平均成绩,输出为新变量 zy;

6

? 计数专业课程平均成绩 80 分以上(含 80)的人数。

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3、某商店某月羊毛衫销售情况如表(数据见“原始数据.xls”(16 分) ) (1) 输出频数分布表 步骤:1、首先对数据进行加权

2、对数据进行以下步骤的操作

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(2) 输出描述该组数据的集中趋势
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(3) 输出描述该组数据的离散趋势 (4) 输出描述该组数据的分布情况

4、制作统计图(12 分) (1)对羊毛衫销售情况数据,输出直方图,解释图含义。

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(2)对十一名学生成绩数据,输出线图,显示不同班级男女生英语平均成绩,解 释图含义。

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图形——>旧对话框——>线图

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(3)对“香水类型.sav”数据,生成饼图,解释图含义。 1、首先对数据进行加权

2、对数据进行以下步骤的操作 分析——>描述统计——>频率

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上图表明香水 A 占的比重是 62%,香水 B 占的比重是 21%,香水 C 占的比重是 3%, 香水 D 占的比重是 14%。所以,香水 A 的销售情况是最好的。

5、 某银行经理发现目前的银行业务过于强调顾客的存款数,他认为必须同时强 调存款期限,为此设计了一种将存款数与存期相乘的指数,然后介绍了一种有刺 激性的奖励计划,尽量减少顾客取款次数。现在他随机抽取了 15 个存户,比较了 在引用新计划前后的存款指数,如表(数据见“原始数据.xls”,通过以上数据 )
15

分析,以 0.05 的显著性水平,判断银行经理的新计划是否有效。 (15 分) H0:银行经理的新计划是无效的。H1:银行经理的新计划是有效的。 步骤:分析——>比较均值——>配对样本 T 检验

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分析:上图中,第二列是新计划实施前与新计划实施后存款指数的平均差异,新 计划实施后存款指数明显增加了 300.467; 第三列是差值样本的标准差; 第四列是 差值抽样分布的标准差估计; 第五列、 第六列是差值 95%的置信区间的下限和上限; 第七列是 t 检验统计量的观测值; 第九列为 t 检验统计量观测值对应的双尾概率 p 值,接近于 0.由于 P<a(0.05),应拒绝零假设,即认为总体上存款指数差的平均值 与 0 有显著不同,意味着新计划执行前与新计划执行后存在显著差异,可以认为 银行经理的新计划是有效的。

6、某品牌饮料三种不同容量在四个城市的销售量随机抽样数据如下表: (15 分)
饮料容量 城市
北京 上海 天津 重庆 255ml 52.3 47.8 45.9 48.2 500ml 50.6 47.2 44.6 49.4 1250ml 50.1 45.3 43.5 47.7

以α =0.05 的显著性水平检验该饮料的销售量受城市和容量的影响是否显著。 H0 : a1=a2=a3=a4=0 ; b1=b2=b3=0 ; (ab ) 11=(ab)12=(ab)13=(ab ) 21=(ab)22=(ab)23=(ab)31=(ab)32=(ab)33=(ab)41=(ab)42=(ab)43=0 步骤:分析——>一般线性模型——>单变量
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由上图得知,各种容量的饮料的销售量基本按照相同规律变动,各直线在各水平 基本平行。结论是不同容量的饮料和城市没有对销售量产生显著地交互作用,不 同城市和不同容量的饮料对销售量都将不产生显著影响。 7、某洗衣机厂在 15 个城市设有经销处,公司发现产品销售量与居民户数有很大 关系,并希望通过居民户数来预测洗衣机的销售量, (数据见“原始数据.xls”, ) 进行相关分析与回归分析。 (16 分) (1) 绘制销售量与居民户数的散点图,判断它们之间的关系形态。

步骤:图形——>旧对话框——>散点/点状

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由上图可知,此散点图联系紧密且向上的。所以,呈强正线性相关。

(2)

进行简单相关分析,得出销售量与居民户数的相关系数,并分析它们相关

是否显著。 H0:销售量与居民户数相关性不显著 步骤:分析——>相关——>双变量

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由上图可知洗衣机销售量与居民户数间的相关系数为 0.971。 相关系数检验的概率 p 值都近似为 0.因此,当显著水平 a 为 0.05 或 0.01 时都应拒绝相关系数的零假 设,认为两总体存在线性关系。 (3) 进行回归分析,得出物销售量与居民户数的线性回归方程,并分析回归是

否显著。 H0:回归方程不显著 步骤:分析——>回归——>线性

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分析:依据模型汇总表可进行拟合优度检验。由于该方程中有多个解释变量,因 此应参考调整的判定系数。 由于调整的判定系数为 0.938 接近于 1, 因此认为拟合 优度较高,被解释变量可以被模型解释的部分较多,未能被解释的部分较少。由 Anova 表得概率 p 值近似为 0,p<a(0.05)应拒绝回归方程显著性的零假设,认为 各回归系数不同时为 0, 被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著地, 可建立 线性模型。 (4) 当居民户数为 280 时,预测销售量的 95%的置信区间。

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步骤:分析——>回归——>曲线估计

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