(中国石油大学华东-)应用统计方法期末考试'题大全

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1、1.在某新产品开发试验中需要考虑四个因素A、B、C、D对产品质量的影响。根据专业知识和实践经验知道,A与C之间存在着交互作用,D与A、B及C之间的交互作用可以忽略不计。(1)假设每个因子只取两个水平,试选择适当的正交表安排该实验;(2)指出第2号及第5号试验的实验条件。解:(1)根据题意,A与B、B与C之间的交互作用还不能肯定,需要通过试验考察。这样,需要考察的因子及交互作用为A,B,C,D,AB,AC,BC。因此可以选用正交表。表头设计列入表1-1。表 1-1 表头设计列号1234567因子试验方案列入表1-2。表 1-2 实验方案表因子水平试验号1234567111111112111222

2、2312211224122221152121212621221217221122182212112(2)第2号试验的试验条件为,第5号试验的试验条件为。2.设,为来自总体X的一个样本,求X的协方差矩阵、相关矩阵R的矩估计。解:3.下面记录了三位操作工分别在四台不同机器上操作二天的日产量:机器操作工甲乙丙A151716161821B161715152219C151618171818D182015171717试用方差分析法检验:(1)操作工之间的差异是否显著;(2)机器之间的差异是否显著;(3)交互影响是否显著()。解:由题意知,又由题目给出数据可得:,见上表中两数之和。将计算的有关结果列入方差分

3、析表(表3-1)中。表 3-1 方差分析表方差来源平方和自由度平均平方和F值操作工30.0833215.041710.9394机器0.458330.15280.1111交互作用34.916765.81954.2323误差16.5121.375总和81.958323对于给定水平,由分别查(附表5)得,由表3-1可知:(1)操作工之间的差异显著。(2)机器之间的差异不显著。(3)操作工与机器交互影响显著。4.下面是来自两个正态总体、的样本值试分别用贝叶斯判别法(取)和距离(采用马氏距离)判别法判别样品及所属的类。若出现不一致结果,请提出你的判别建议。解:依题意,对于,对于,。(1)贝叶斯判别法:

4、0.3520.2180.254所以,属于,属于。(2)距离判别法:显然,故属于。显然,故属于。(3)结果不一致分析。5已知四个样品分别为,试用重心法和离差平方和法进行聚类分析。若分成两类,请您提出您的分类建议。解:(1)重心法:首先将四个样品分别看做一类,计算距离矩阵。040840251750由可以看出,和之间距离最短,因此可以合并为一个新类,然后计算、之间的距离,得相应的如下02505250由可以看出,和之间距离最短,因此可以合并为一个新类,然后计算、之间的距离,得相应的如下016.250最后将与合为一类。上述聚类过程用聚类图表示为图5-1。(2)离差平方和法:由(1)中已计算的重心法的距离

5、平方及计算距离矩阵。02042012.58.52.50由可以看出,和之间距离最短,因此可以合并为一个新类,然后计算、之间的距离,得相应的如下012.2503.333316.66670由可以看出,和之间距离最短,因此可以合并为一个新类,然后计算、之间的距离,得相应的如下012.18750最后将与合为一类。上述聚类过程用聚类图表示为图5-2。6.在有关合成纤维的强度y与其拉伸倍数x的试验中得试验数据如下:变量序号121.341.692.622.52.56.256.256.2532.72.57.296.256.7543.52.712.257.299.45543.51612.251464.54.220

6、.2517.6418.975.2527.04252686.36.439.6940.9640.3297.16.350.4139.6944.731087644956119881647212108.110065.618164.857.5428.18335.63378(1)试利用上述数据表建立合成纤维的强度y与其拉伸倍数x的回归方程;(2)检验所见方程是否有意义();(3)预测当拉伸倍数x=6时,强度y的置信度为95%的置信区间。解:(1)由于=12,于是得故所求回归方程为(2)由,查分布表(附表5)得,而所以回归方程有意义。(3)时,y的估计值为又,由,查分布表(附表3)得,故得y的置信度为95%的预测区间为从而得时,y的置信度为95%的预测区间为(4.2992,6.3192)论述题:(任选两题)1.解释假设检验的基本思想方法及可能会犯的两类错误。71-732.试述均匀试验设计的特点,对均匀试验设计和正交试验设计两种方法进行比较,指出各自的优缺点。183/189-1903.试述费歇判别的基本思想方法及主要步骤。216/219-2204.试述多元线性回归解决实际问题的基本思想方法及主要步骤。

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