为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成一个样本。服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。根据评价数据制作频数分布表，绘制条形图和饼形图。练习一µÈ¼¶1414.114.114.12020.220.234.33232.332.366.71818.218.284.81515.215.2100.099100.0100.0ABCDETotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercentABCDEBPiesshowcounts练习二•为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100只进行测试。•要求：1.对测试数据排序；2.以组距为10进行等距分组，编制频数分布数列，绘制直方图，累积直方图和茎叶图•步骤:1.分组：转换-重新编码-到不同变量2.茎叶图和箱线图：分析-描述统计-探索分析3.累积直方图在交互式选项卡中选择x22.02.02.055.15.17.166.16.113.11616.216.229.32525.325.354.51818.218.272.71212.112.184.899.19.193.933.03.097.033.03.0100.099100.0100.0650.00660.00670.00680.00690.00700.00710.00720.00730.00740.00TotalValidFrequencyPercentValidPercentCumulativePercent注：下线不在内V1Stem-and-LeafPlotFrequencyStem&Leaf1.00Extremes(=<651)1.0065.85.0066.145686.0067.13467914.0068.1123334555889926.0069.0011112223344556667788889917.0070.0112234566677888913.0071.002233567788910.0072.01225678993.0073.3562.0074.171.00Extremes(>=749)Stemwidth:10Eachleaf:1case(s)660680700720740V10%25%50%75%100%Percent练习三根据我国几个主要城市各月平均相对湿度数据绘制箱线图，并分析各城市平均相对湿度的分布特征。练习四1.根据1978-1999年我国的国内生产总值数据绘制线图；2.绘制第一、二、三产业国内生产总值的线图；注：简单线图，多重线图，垂线图练习五参数估计一家保险公司收集到由36投保个人组成的随机样本,得到每个投保人的年龄数据(单位：周岁)，试估计投保人的平均年龄，并建立投保人年龄90%的置信区间。探索性分析—稳健估计值，区间估计Descriptives39.501.29637.3141.6939.6139.0060.4297.77423543111-.227.393-.448.768MeanLowerBoundUpperBound90%ConfidenceIntervalforMean5%TrimmedMeanMedianVarianceStd.DeviationMinimumMaximumRangeInterquartileRangeSkewnessKurtosisÄêÁäStatisticStd.ErrorM-Estimators39.7639.8139.7739.81ÄêÁäHuber'sM-EstimatoraTukey'sBiweightbHampel'sM-EstimatorcAndrews'WavedTheweightingconstantis1.339.a.Theweightingconstantis4.685.b.Theweightingconstantsare1.700,3.400,and8.500c.Theweightingconstantis1.340*pi.d.练习六单样本的假设检验某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg。为了保证生产的正常运行，每天开工后需要先行试机，检查打包机是否有系统偏差，以及时进行调整。某日开工后在试机中共打了9个包，测得9包的质量数据。问打包机是否需要进行调整？练习七成组设计两样本的均值比较某化工原料的处理前后取样分析，测得样本的含脂率。假定处理前后含脂率服从正态分布，且标准差σ相同。试问在显著性水平α=0.05下，处理前后的含脂率是否有显著差异？（独立样本检验）练习八非参数检验检验例六的数据是否来自正态分布的随机变量绘制P-P图和Q-Q图，进行K-S检验练习九单因素方差分析某灯泡厂用4种不同配方料方案制成的灯丝生产了4批灯泡。从每批灯泡中随机地抽取ni（i=1,2,3,4）个灯泡，测试出使用寿命。根据使用寿命的测试数据分析4批灯泡的使用寿命是否有显著差异。P(F＞Fα(n1,n2)，+∞)=α拒绝域(Fα(n1,n2)，+∞)ANOVASHOUMING38002.418312667.4731.466.251190151.4228643.247228153.825BetweenGroupsWithinGroupsTotalSumofSquaresdfMeanSquareFSig.方差来源平方和自由度均方P值P＞0.05组间因素组内误差总和4批灯泡的使用寿命无显著差异。基本应用条件：独立性、正态性、方差齐性练习十双因素方差分析从由五名操作者操作的三台机器每小时产量中分别各抽取1个不同时段的产量，观测到的产量如下表所示。试进行产量是否依赖于机器类型和操作者的方差分析。三台机器五名操作者的产量数据机器1机器2机器3操作者153...
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