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为了研究某高校男女生考试成绩的差异， 调查了一个课堂上男女生的考试成绩。
输出结果中有两个t检验值。 这里应该采用哪个t检验值得出结论？ t检验的原假设和备择假设分别什么？ 检验的结论如何？ 显著性水平等于5%。
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根据某足球俱乐部的门票收入（Y， 百万欧元） 的季度数据（2000年春季到2004年冬季） ， 求得春、 夏、 秋、 冬四季的季节指数分别为0.6、 1.2、 1.5、0.7， 拟合的趋势方程为Y(∧)＝2.5＋0.1t（2010年春季t＝1， 2014年冬季t＝20） 。 根据以上资料预测该俱乐部2015年四个季度的门票收入。
对于2015年的四个季度， t的取值分别为...
为了研究某高校男女生考试成绩的差异， 调查了一个课堂上男女生的考试成绩。
该课堂男女生的平均考试成绩和标准差如下表。 根据表中的数据比较男女生考试成绩的相对离散程度。
| 性别 | N | 均值 | 标准差 |
| 男 | 20 | 73.2 | 8.37 |
| 女 | 20 | 80.1 | 9.41 |
根据样本数据对考试成绩进行两个独立样本的t检验。 SPSS统计软件的输出结果如下表：
| Levene's Test for Equzlity of Variances |
t-test for Equality of Mcans | |
| F Sig. | t df Sig(2-ealied) | |
| 假设等方差 不假设等方差 |
1.64 0.21 | -2.45 28.00 0.0190 -2.45 37.49 0.0191 |
在一次研究中比较了A、 B、 C共3种汽车在相同行驶条件下的百公里耗油量（升） 。 研究中每种汽车进行了5次实验， 用Excel对数据进行分析， 输出的结果如下。
| 组 | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 |
| A | 5 | 37.2 | 7.44 | 0.053 |
| B | 5 | 42.3 | 8.46 | 0.058 |
| C | 5 | 43.2 | 8.64 | 0.053 |
| 差异源 | SS | df | MS | F | p值 |
| 组间 | 4.188 | 2 | 2.094 | 38.30488 | 6.71E-06 |
| 组内 | 0.656 | 12 | 0.054667 | ||
| 总计 | 4.844 | 14 |
这是什么统计方法？ 使用这种方法需要哪些假设条件？
方差分析的统计假设包括：
①各总体都服从正态...
为了研究某高校男女生考试成绩的差异， 调查了一个课堂上男女生的考试成绩。
输出结果中有两个t检验值。 这里应该采用哪个t检验值得出结论？ t检验的原假设和备择假设分别什么？ 检验的结论如何？ 显著性水平等于5%。
在一次研究中比较了A、 B、 C共3种汽车在相同行驶条件下的百公里耗油量（升） 。 研究中每种汽车进行了5次实验， 用Excel对数据进行分析， 输出的结果如下。
| 组 | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 |
| A | 5 | 37.2 | 7.44 | 0.053 |
| B | 5 | 42.3 | 8.46 | 0.058 |
| C | 5 | 43.2 | 8.64 | 0.053 |
| 差异源 | SS | df | MS | F | p值 |
| 组间 | 4.188 | 2 | 2.094 | 38.30488 | 6.71E-06 |
| 组内 | 0.656 | 12 | 0.054667 | ||
| 总计 | 4.844 | 14 |
写出分析中的原假设、 备择假设以及检验的结论和检验的依据（α＝0.05） 。
为了研究某高校男女生考试成绩的差异， 调查了一个课堂上男女生的考试成绩。
在t＝－2.45， df＝38时SPSS计算的Sig.（2-tailed） 等于0.019。 画一个示意图说明Sig.（2-tailed） 的含义。
双侧检验下的P值＝P（|t|≥|tobs |） ， 即上图所示的阴影部分的面积。
在一次研究中比较了A、 B、 C共3种汽车在相同行驶条件下的百公里耗油量（升） 。 研究中每种汽车进行了5次实验， 用Excel对数据进行分析， 输出的结果如下。
| 组 | 观测数 | 求和 | 平均 | 方差 |
| A | 5 | 37.2 | 7.44 | 0.053 |
| B | 5 | 42.3 | 8.46 | 0.058 |
| C | 5 | 43.2 | 8.64 | 0.053 |
| 差异源 | SS | df | MS | F | p值 |
| 组间 | 4.188 | 2 | 2.094 | 38.30488 | 6.71E-06 |
| 组内 | 0.656 | 12 | 0.054667 | ||
| 总计 | 4.844 | 14 |
用SPSS进行多重比较的部分结果如下表， 根据结果分析兰种汽车平均耗油量两两之间的差异是否显著（α＝0.05） 。
| （I）型号 |
（J）型号 |
均值差（I-J） | p值 | 95% | 置信区间 |
| A | B C |
-1.0200 -1.2000 |
0.0000 0.0000 |
-1.3422 -1.5222 |
-0.6978 -0.8778 |
| B | A C |
1.0200 -0.1800 |
0.0000 0.2469 |
0.69778 -0.5022 |
1.3422 0.1422 |
| C | A B |
1.2000 0.1800 |
0.0000 0.2469 |
0.8778 -0.1422 |
1.5222 0.5022 |
某工厂正常生产时， 排出的污水中动植物油的浓度X～N（10， σ2 ），今阶段性抽取10个水样， 测得平均浓度为10.8（mg/L） ， 标准差为1.2（mg/L） ， 从均值的角度分析该工厂生产是否正常？ 已知α＝0.05， t0.025 （9） ＝2.262。
H0...
研究人员试图通过随机调查取得50名从业人员的性别、 月 收入和月 消费支出数据， 来建立居民消费支出的预测模型。 分析中性别变量的取值为男性＝1， 女性＝0。
根据得到的50组数据， 用Excel进行回归分析（支出为因变量， 性别和收入为自变量） ， 部分结果如下。 己知居民的平均支出为2188元， 计算模型预测误差的离散系数。
| 回归统计 |
|
R Square 0.9840 |
某工厂对产品使用寿命进行检测， 用不重复抽样方法从6000件成品中抽取240件对其使用寿命进行调查， 测得样本平均寿命为4300小时。 而前期研究表明总体标准差为720小时。 请回答如下问题：
样本平均寿命的抽样平均误差是多少？
解：样本平均寿命的抽样平均误差即样本平均寿命的标准差。
计算公式为：
样本平均寿命的抽样平均误差约为45.54。
研究人员试图通过随机调查取得50名从业人员的性别、 月 收入和月 消费支出数据， 来建立居民消费支出的预测模型。 分析中性别变量的取值为男性＝1， 女性＝0。
根据以下结果写出回归方程的表达式， 说明回归系数的含义， 并计算月 收入为3000元的女性的平均支出。
| Coneffients | 标准误差 | t Star | P-value | |
| Intereept | 355.89 | 47.8602 | 7.4361 | 0.0000 |
| 收入 | 0.64 | 0.0131 | 48.7803 | 0.0000 |
| 性别 | -413.86 | 28.4723 | -14.5357 | 0.00000 |
某工厂对产品使用寿命进行检测， 用不重复抽样方法从6000件成品中抽取240件对其使用寿命进行调查， 测得样本平均寿命为4300小时。 而前期研究表明总体标准差为720小时。 请回答如下问题：
若其他条件不变， 调整最大允许误差为70小时， 按不重复抽样方法， 至少应抽取多少产品作为样本？
已知： N＝6000， σ＝720， E＝70。 则在&a...
研究人员试图通过随机调查取得50名从业人员的性别、 月 收入和月 消费支出数据， 来建立居民消费支出的预测模型。 分析中性别变量的取值为男性＝1， 女性＝0。
在回归分析中， 我们通常需要对回归方程同时做t检验和F检验。 这两种检验的目的有何区别？ 可以相互替代吗？
