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1、曲线拟合与回归分析1、有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下:企业编号生产性固定资产价值(万元)工业总产值(万元)131852429101019320063844098155415913650292873146058121015169102212191012251624合计65259801(1)说明两变量之间的相关方向；(2)建立直线回归方程；(3)计算估计标准误差；(4)估计生产性固定资产(自变量)为1100万元时的总资产(因变量)的可能值。解：由表格易知：工业总产值是随着生产性固定资产价值的增长而增长的，而知之间存在正向相关性。用spss回归有：AMOVAlsMod
2、elSumMSquaresdfLltanSquareFSig.1RegressionResidualTots!11323401282771120061718g1132339.80015034.63770,016,DOO53Predifs.(Constant,生产性固定资产阶值民口皿白。日”|13国笈工业总产值CoefficientsModelInstanclardizAcfCoefficnentsstanci3rdlzedCcefTicientst日staErrorBera1(Constantj395.5C780.2G14929.001生产性电声评产价佰B9610740aj03000303口心
3、门山川.)1汨白.工业浦产IB(2)、可知：若用y表示工业总产值(万元)，用x表示生产性固定资产，二者可用如下的表达式近似表示:(3)、用sps胆归知标准误差为80.216(万元)。4)、当固定资产为1100时，总产值可能是(0.896*1100+395.567-80.2160.896*1100+395.567+80.216)即(1301.0146.4)这个范围内的某个值。另外，用MATLAP也可以得到相同的结果：程序如下所示：functionb,bint,r,rint,stats=regression1x=318910200409415502314121010221225;y=5241019
4、638815913928605151612191624;X=ones(size(x),x;b,bint,r,rint,stats=regress(y,X,0.05);display(b);display(stats);x1=300:10:1250;y1=b(1)+b(2)*x1;figure;plot(x,y,ro,x1,y1,g-);industry=ones(6,1);construction=ones(6,1);industry(1)=1022;construction(1)=1219;fori=1:5industry(i+1)=industry(i)*1.045;constructio
5、n(i+1)=b(1)+b(2)*construction(i+1);enddisplay(industry);display(construction);end运行结果如下所示：b=395.56700.8958stats=1.0e+004*0.00010.00710.00001.6035industry=1.0e+003*1.02201.06801.11601.16631.21881.2736construction=1.0e+003 *1.21900.39650.39650.39650.39650.3965180016001400)元万 1200(值价 1000总业工80060011Lik
6、X:1100Y: 1381-口-r1rrE400200400600800100012001400生产性固定资产价值（万元）2、设某公司下属10个门市部有关资料如下:门市部编号职工平均销售额（万元）流通费用水平（）销售利润率（）162.812.6253.310.4381.818.5417.03.0543.98.1672.116.3762.912.3834.16.2934.26.61072.516.8(1)、确定适宜的回归模型；(2)、计算有关指标，判断这三种经济现象之间的紧密程度。解：用spss进行回归分析:ANOVA11LTodeiSumESquares出LleanSquareFSig.1Re
7、gression2331352115.567194,211ooa3Residual4,2017.605Total237336gaPredictors.(Constant-fees,s3ls&s打Dependent.ariatleproftCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.0Std.Errort(Constant)salsestees2.9079EB37fi9379,661125227817077.6961.709.117.000.131a.Dependent.ariatle:prof
8、it若用区J分别表示销售利润率、职工平均销售额和流通费用水平，则通过以上的分析结果可知并且由显著性水平可知：流通费用水平对销售利润率影响不大(0.131大于0.05),而职工平均销售额的显著性水平为0,说明它对销售利润率的影响很大。第五章方差分析与假设检验1、(P75)为比较5种品牌的合成木板的耐久性，对每个品牌取4个样品作摩擦实验测量磨损量，得以下数据：品牌A.品牌B品牌C|品牌D品牌E|1222.222242322.1r2.32.02,72532.42.41.92623425_26_2J_212J_(1)、它们的耐久性有无明显差异？(2)、有选择的作两品牌的比较，能得出什么结果?解：(1)
9、、用spss进行方差分析有：NMeanSid. DeviationStd. Errori.leanHwa42.300.0913品睥B42.375.17弊.0854品牌C42 050.1291645品牌D42.600.1414.0707品牌E42.375.0957.0479One-Sample StatisticsA、 B、 C、 D 四 种品牌的标准差 相近，它们的耐 久性没有明显的 差异。用MATLAP分析有：functionanova_1fm1=2.22.12.42.5;2.22.32.42.6;2.22.01.92.1;2.42.72.62.7;2.32.52.32.4;p=anova1
10、(fm1);display(p);得至kp=0.57370.05,也能得到相同的结论。(2)、从五种品牌的平均值可以判断这种品牌的总体耐久性的好坏，其方差和标准差可以说明它的各个样本之间耐久性的差异。例如A、B两种品牌，B的总体水平要稍高，而且它的各个样品间差异较小。2、将土质基本相同的一块耕地分成5块，每块又土等分成4小块。在每块地内把4个品种的小麦分种在4小块内，每小块的播种量相等，册的收获量如下：A1A2A3A4A5B132.334.034.736.035.5B233.233.636.834.336.1B330.834.432.335.832.8B429.526.228.128.529.
11、4考察地块和品种对小麦的收获量有无显著影响？并在必要时做进一步比较。解：利用MATLAP进行分析：functionanova_2fm1=32.334.034.736.035.5;33.233.636.834.336.1;30.834.432.335.832.8;29.526.228.128.529.4;p=anova2(fm1,2);display(p);得到：ANOVATableSourceS3此工磔FProbFColuims14.05*843.SZ4S.440.77774.碧5174.9.O.OLZ1IntexacXion6.01.841.5045.10.9393ErEH肛口书工口9.。四
12、5Total17E.026JL9由于1一I,所以地块对小麦的收获量没有影响；由于,所以品种对其收获量有显著影响；由于|一M,所以地块和品种的交互作用对收获量也没有影响。进一步比较：把种在B2中的小麦品种放在A3这块地中种植可得到最高产量。第六章计算机模拟1、你到海边度假，听到当地气象台的天气预报每天下雨的机会是40%,用蒙特卡罗方法模拟你的假期中有4天连续下雨的概率。解：可以假设该地方的天气情况为一个半径为5的大圆，然后下雨这种情况是它内部半径是LI的同心圆，利用蒲丰投针的方法，就可以知道“连续四次投到小圆”这种情况发生的概率就是连续4天下雨的概率。其MATLAP程序如下所示：function
13、rain_valuel=5;d=sqrt(10);m=0;b=0;n=10000;fori=1:(n-4)a=unifrnd(0,d,n,1);y=unifrnd(0,l,n,1);forj=1:4ifpi*a(i+j)*a(i+j)=pi*y(i+j)*y(i+j)b=b+1;endendifb=10m=m+1;elseifn10b=0;endendp=4*m/n;display(p)运行结果:p=%计算每艘船在卸货的时候，等待的船只个数% 两艘船到达的时间间隔%一艘船只的卸货时间%第一艘船到达的时间%第 2n 搜船到达的时间%计算第一艘船离开的时间% 比较相邻两艘船离开、到达时刻的大小%D3 用来计算空闲的时间4天都下雨
