Информационные системы в менеджменте

Автор: Пользователь скрыл имя, 03 Января 2012 в 12:12, контрольная работа

Краткое описание

Студенты, изучающие статистику, осуществили эксперимент, чтобы проверить прочность мусорных мешков четырех видов. Для этого в мешки по одному добавлялись грузы, вес которых равен одному фунту, пока мешок не разорвется, а результаты записывались в таблицу. Существует ли статистически значимая разница между средней прочностью мешков из разных групп, если уровень значимости равен 0,05.

Скачать в ZIP (149.42 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

Вариан т12.doc

— 985.00 Кб (Скачать)
Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями  
             
ИТОГИ I II III Итого    
A            
Счет 3 3 3 9    
Сумма 325 312 310 947    
Среднее 108,3333 104 103,3333 105,2222    
Дисперсия 4,333333 37 2,333333 16,44444    
             
B            
Счет 3 3 3 9    
Сумма 337 310 324 971    
Среднее 112,3333 103,3333 108 107,8889    
Дисперсия 2,333333 2,333333 1 16,61111    
             
C            
Счет 3 3 3 9    
Сумма 344 318 330 992    
Среднее 114,6667 106 110 110,2222    
Дисперсия 0,333333 1 0 14,44444    
             
D            
Счет 3 3 3 9    
Сумма 351 329 338 1018    
Среднее 117 109,6667 112,6667 113,1111    
Дисперсия 4 14,33333 2,333333 15,36111    
             
Итого            
Счет 12 12 12      
Сумма 1357 1269 1302      
Среднее 113,0833 105,75 108,5      
Дисперсия 13,17424 16,56818 13,72727      
             
             
Дисперсионный анализ        
Источник  вариации SS df MS F P-Значение F критическое
Выборка 304,6667 3 101,5556 17,08411 3,75E-06 3,008787
Столбцы 329,3889 2 164,6944 27,70561 5,81E-07 3,402826
Взаимодействие 30,83333 6 5,138889 0,864486 0,534752 2,508189
Внутри 142,6667 24 5,944444      
             
Итого 807,5556 35        

Поскольку F=17,087>Fu, а р-значение равно 3,75, то гипотеза НО не отклоняется. Статистически значимого эффекта не существует.   

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений  
             
ИТОГИ Счет Сумма Среднее Дисперсия    
A 3 319 106,3333 20,33333    
A 3 312 104 21    
A 3 316 105,3333 20,33333    
B 3 320 106,6667 20,33333    
B 3 323 107,6667 20,33333    
B 3 328 109,3333 20,33333    
C 3 329 109,6667 20,33333    
C 3 331 110,3333 20,33333    
C 3 332 110,6667 16,33333    
D 3 333 111 16    
D 3 338 112,6667 20,33333    
D 3 347 115,6667 8,333333    
             
I 12 1357 113,0833 13,17424    
II 12 1269 105,75 16,56818    
III 12 1302 108,5 13,72727    
             
             
Дисперсионный анализ        
Источник  вариации SS df MS F P-Значение F критическое
Строки 358,8889 11 32,62626 6,017699 0,000181 2,258518
Столбцы 329,3889 2 164,6944 30,3768 4,69E-07 3,443357
Погрешность 119,2778 22 5,421717      
             
Итого 807,5556 35        
 

Поскольку FA =6,017 < FU = 2,25, то статистический эффект при уровне значимости 0,05 будет значимый. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Лабораторная  работа № 8 

Проверка  гипотезы об однородности выборок 

     На 30 однотипных предприятиях произведены  наблюдения, в которых фиксировались  одни и те же показатели производственной деятельности. Для выполнения корреляционно-регрессионного анализа и построения статистической модели оптимального управления деятельностью предприятий желательно объединить все показатели в одну выборку. Проверить, возможно ли такое объединение статистических данных в одну общую выборку. Для этого очистить от выбросов, разбить данные на группы по 10 показателей и выполнить однофакторный дисперсионный анализ с последующими выводами об их однородности. 

№ п/п Показатель   № п/п Показатель
1 0,23   1 0,17
2 0,17   2 0,17
3 0,17   3 0,19
4 0,19   4 0,22
5 0,22   5 0,23
6 0,23   6 0,23
7 0,23   7 0,23
8 0,24   8 0,24
9 0,25   9 0,25
10 0,26   10 0,26
11 0,26   11 0,26
12 0,29   12 0,29
13 0,29   13 0,29
14 0,29   14 0,29
15 0,3   15 0,3
16 0,31   16 0,31
17 0,31   17 0,31
18 0,32   18 0,32
19 0,34   19 0,34
20 0,35   20 0,35
21 0,36   21 0,36
22 0,37   22 0,37
23 0,37   23 0,37
24 0,38   24 0,38
25 0,41   25 0,41
26 0,41   26 0,41
27 0,42   27 0,42
28 0,43   28 0,43
29 0,43   29 0,43
30 0,49   30 0,49
 
 
 
 
 

Проверка  гипотезы о нормальном распределении. 

N Доля Z I
1 0,090909 -1,33518 0,17
2 0,181818 -0,90846 0,17
3 0,272727 -0,60459 0,19
4 0,363636 -0,34876 0,22
5 0,454545 -0,11419 0,23
6 0,545455 0,114185 0,23
7 0,636364 0,348756 0,23
8 0,727273 0,604585 0,24
9 0,818182 0,908458 0,25
10 0,909091 1,335178 0,26

      Приведенный график стандартизованного нормального  распределения позволяет сделать  вывод, что данные не противоречат гипотезе о нормальном распределении, поскольку  точки достаточно близко расположены  к прямой, проходящей через крайние точки графика.    

Карман Частота
0,17 2
0,2 1
0,23 4
Еще 3

Гистограмма близка к нормальной кривой и подтверждает незначительную положительную асимметрию, следующую из описательной статистики и из графика стандартизованного нормального распределения, в котором точки расположены в основном несколько ниже прямой, соединяющей крайние точки графика. 
 
 

I
   
Среднее 0,219
Стандартная ошибка 0,01005
Медиана 0,23
Мода 0,23
Стандартное отклонение 0,03178
Дисперсия выборки 0,00101
Эксцесс -0,86798
Асимметричность -0,63918
Интервал 0,09
Минимум 0,17
Максимум 0,26
Сумма 2,19
Счет 10
 

       Этот  же вывод подтверждают значения описательных статистик и гистограмма. Среднее  выборочное (среднее) и медиана достаточно близки.

 

N Доля Z ІI
1 0,090909 -1,33518 0,26
2 0,181818 -0,90846 0,29
3 0,272727 -0,60459 0,29
4 0,363636 -0,34876 0,29
5 0,454545 -0,11419 0,3
6 0,545455 0,114185 0,31
7 0,636364 0,348756 0,31
8 0,727273 0,604585 0,32
9 0,818182 0,908458 0,34
10 0,909091 1,335178 0,35

Информация о работе Информационные системы в менеджменте