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第四五课测试题
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你可能喜欢4.1利用居民储蓄的数据，采用SPSS频数分析，；分析：本次被访调查者的总家庭为347户，户主常住；4.2利用居民储蓄的数据，从数据的集中趋势、离散；分析：由表中可以看出，有效样本为282份，最小值；4.3利用居民储蓄的数据，如果假设存款金额服从正；理由：标准化值反映的是样本值与样本均值的差是几个；4.4利用居民储蓄的数据，综合被调查者的常住地或；2首先，假
4.1 利用居民储蓄的数据，采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析：本次被访调查者的总家庭为347户，户主常住地在沿海或繁华中心城市的人最多，在商业服务业的人最多，年龄在35-50岁的人最多。由于变量中无缺失数据，因此聘书分布表中的百分比相同。
4.2 利用居民储蓄的数据，从数据的集中趋势、离散程度和分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，并与标准正态分布曲线进行对比，进一步，对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。
分析：由表中可以看出，有效样本为282份，最小值为1，最大值为100001，均值是4738.09，标准差为10945.09，峰度系数为33.656，偏度系数为5.234。 与标准正态分布曲线进行对比，由峰度系数可以看出，此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭；由偏度系数可以看出，此表的存款金额的数据正偏值大，为右偏。由此可以知道，此表的存款金额数据不具有代表性。
4.3 利用居民储蓄的数据，如果假设存款金额服从正态分布，能否利用第四章所讲解的功能，找到存款金额“与众不同”的样本，并说明理由。 然后看数据（Data view）最后一列按降序排列，绝对值大于三的都是“与众不同”的样本。
理由：标准化值反映的是样本值与样本均值的差是几个标准差单位。如果标准化值等于0，则表示该样本值等于样本均值；如果标准化值大于0，则表示该样本值大于样本均值；如果标准化值小于0，则表示该样本值小于样本均值。如果标准化值的绝对值大于3，则可认为是异常值。
4.4利用居民储蓄的数据，综合被调查者的常住地或职业或年龄状况，分析储户的收入分布特征。 分析：1首先，假设常住地与收入水平不相关。第二步,卡方统计,进行分析。卡方统计量p=32.064，显著性水平a=0.001，0.001&0.05,所以拒绝原假设。所以常住地与收入水平相关。
2 首先，假设职业与收入水平不相关，卡方统计量p=96.777，显著水平a=0.001，0.001&0.05,所以拒绝原假设。所以职业与收入水平相关。
3首先，假设年龄与收入水平不相关。卡方统计量p=8.932，显著水平a=0.444，0.444&0.05,所以原假设成立。所以年龄与收入水平不相关。
4.6 三代同堂的家庭中，婆婆与儿媳妇关系紧张的现象并不少见，为了了解住房条件对婆媳关系的影响，现对600户家庭进行调查并进行列联分析。
（1）补充表中第一行和第四行空缺的计算结果，（看图写）；（2）写出卡方检验的统计量并说明其构造基
本原理：卡方检验的统计量为39.668。构造基本原理：X?
fe（3）判断婆媳关系与住房条件有无关系：因为显著性水平为0.0005?，小于0.01，属于高度显著，所以
可以拒绝原假设，所以婆媳关系与住房条件有关系。
4.7 利用减肥产品数据，分析两种减肥产品所产生的效果分布是否一致。
5.1公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话一般平均分为75，现从雇员随机挑11人参加考试得分如下：80，81，72，60，78，65，56，79，77，87，76问该经理宣称可信么？步骤：采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项：Analyze-&compare means-&one-samples T test；指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最后ok!
分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
5.2经济学家认为决策者是对事实作出反应，不是对提出事实的方式作出反应。然而，心理学家倾向认为提出事实的方式是有关系的。为验证观点，调查者分别一2种不同方式随机采访了足球球迷。方式一：票丢仍买；方式二：钱丢仍买。步骤：菜单选项:analyze-&compare means-&independent-samples T；选择若干变量作为检验变量到test variables框（填TD态度）；选择代表不同总体的变量（FS方式）作为分组变量到grouping variable 框；.定义分组变量的分组情况Define Groups...：（填1，2）。分析：从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本平均值有较大差距。1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为257.98,对应的P值为0.00,；如果显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异.看eaual variances not assumend。2.两总体均值的检验：.T统计量的观测值为-9.815,对应的双尾概率为0.00,T的P值也&0.05,故推翻原假设,有显著差异.由于两种方式之间有差异,所以我更倾向心理学家的说法。
5.3植物开兰花和白花，按照莫种权威建立的遗传模型，该杂交后代75%几率开兰花，25%白花，现在从杂交种子随挑选200颗种植后142开兰花，说明与遗传模型是否一致？采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项:：Analyze-&compare means-&one-samples T test；指定检验值: 在test后的框中输入检验值（填75） 最后ok!由表一可知，开兰花的比例为0.71，由第二张表可知,T的统计量观测值为-1.244,相对应的双尾概率为0.215,如果显著水平为0.05,则P值&0.05,可以接受原假设,没有显著差异,95%的置信区间为(0.749,0.75),结论为遗传模型一致.
5.5利用学生成绩1.2为总体分析女生男生的课程平均分是否存在显著差异：Transform compute课程平均分=mean()
analyze-&compare means-&independent-samples T；选择若干变量作为检验变量到test variables框（课程平均分）；选择代表不同总体的变量（sex）作为分组变量到grouping variable 框；.定义分组变量的分组情况Define Groups...：（填1，2）。
1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观察值为0.257,对应的P值为0.614,；如果显著性水平为0.05,由于概率P值大于0.05,两种方式的方差无显著差异.看eaual variances
assumend。
2.两总体均值的检验：.T统计量的观测值为-0.573,对应的双尾概率为0.569,T的P值＞显著水平0.05,故不能推翻原假设,所以女生男生的课程平均分无显著差异。
5.6利用学生成绩1.2为总体，分析哪些课程平均差异不显著：配对差异:analyze-&compare means-&paired-samples T…paired variables框中每科与不同科目配对很麻烦 略 5.7分析培训前后促销数据，是否产生显著效果（建表）：采用两配对样本t检验！基本操作步骤(1).菜单选项:analyze-&compare means-&paired-samples T…(2).选择一对（培训前和培训后）变量作为检测变量到paired variables框.(3)option选项直接点ok。
分析：培训前和培训后样本的平均值（mean）有一定差异，培训后平均值较大；t检验观测值-2.134，t检验统计量观测值对应的双尾概率p-值为０.０４１&显著水平a=0.05 应该拒绝原假设；所以培训前后有显著差异。
spss的方差分析
1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：
1） 请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2） 绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。 原假设：这五种推销方式是否存在显著差异。
步骤：建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→因变量导入销售额→变量导入方式→选项→选择方差同质性检验、均值图→选择LSD方法检验→确定
分析：sig值为0.00＜0.05，故拒绝原假设，认为这五种销售方式中存在显著差异。 （2）多重比较： 表6-3
分析：有表6-3可以看出，多重比较中sig值均小于0,05，所以拒绝原假设，认为五种推销方法存在显著差异 均值图也可以看出均值对比图的曲折比较大，进一步验证了结论。 2、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。
1） 请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？
2） 请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在显著差异。
3） 如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异，那么该降压药更适合哪组患者？1）图表中可以看出，在方差齐性检验中，sig值为0.001，小于0.05，故拒绝原假设，所以方差不齐。
分析：对数据进行检验中，sig值为0.000，小于0.05，故拒绝原假设，SUOYI 降压药对不同患者的降压效果有显著影响。
3）由多重检验可以看出，第1组和2组，第2组和5组，第1组和5组之间差异不显著，其他组差异较显著。所以该降压药更适合于三组和四组。
3、 为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集以下日平均销售量数据。 1） 选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。
2） 利用多因素方差分析，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响
3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响。若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。
1）组织SPSS数据文件：
2）原假设：日期与地区与销售额无显著影响
分析→般线性模型→单变量→因变量导入销售额→固定因子导入地区和日期→两两比较中的比较量→确定
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建筑力学第四版内容介绍建筑力学（第4版）》结合同济大学建筑、城规、园林、建筑管理、室内装潢等专业多年来教学改革的实践，将传统的理论力学、材料力学、结构力学的内容加以综合、归类，去芜存精编写而成。全书共16章，主要内容有：平面力系的合成与平衡，空间力系．轴向拉伸与压缩，扭转，平面体系的几何组成分析．静定结构的内力分析，梁的应力和变形，组合变形下的强度计算，压杆稳定．结构位移计算．力法．位移法与力矩分配法，影响线及其应用等。《建筑力学（第4版）》可作为高等院校的建筑、城规、园林、室内装潢、建筑管理、暖通、建筑材料、环保等专业及高等技术学院、成教学院等土建类专业的力学教材，也可供土建工程技术人员自学参考用。建筑力学第四版课后习题答案预览建筑力学第四版目录第四版前言第三版前言第二版前言1 绪论1.1 建筑力学的任务1.2 荷载的分类1.3 平面结构的支座及支座反力1.4 结构的计算简图1.5 杆系结构的分类1.6 变形固体及其基本假设1.7 杆件的几何特性与基本变形形式2 力、力矩、力偶2.1 力的性质2.2 力矩2.3 力偶习题3 平面力系的合成与平衡3.1 平面汇交力系的合成与平衡3.2 力线的平移3.3 平面一般力系的合成3.4 平面一般力系的平衡方程和应用3.5 平面平行力系的合成与平衡习题4 空间力系4.1 力沿空间直角坐标轴的分解4.2 空间汇交力系的平衡4.3 空间一力对坐标轴之矩4.4 空间任意力系的平衡4.5 物体的重心习题5 轴向拉伸与压缩5.1 拉(压)杆横截面上的内力、轴力图5.2 应力的概念5.3 拉(压)杆横截面及斜截面上的应力5.4 拉(压)杆内的应力单元体5.5 拉（压）杆的变形、胡克定律5.6 材料在拉伸和压缩时的力学性能5.7 极限应力、许用应力和强度条件5.8 应力集中的概念5.9 应变能的概念5.10 拉（压）杆连接部分的强度计算习题6 扭转6.1 扭转概述6.2 外力偶矩丁与内力扭矩6.3 等直圆杆扭转时的应力与变形6..4 圆杆扭转时的强度与刚度计算6.5 切应力互等定律的证明6.6 矩形截面等直杆在自由扭转时的应力和变形习题7 平面体系的几何组成分析7.1 几何组成分析的目的7.2 组成几何不变体系的基本规则7.3 体系几何组成分析的举例7.4 静定结构和超静定结构习题8 静定结构的内力分析8.1 梁的内力8.2 绘制梁的内力图――剪力图和弯矩图8.3 弯矩、剪力和分布荷载集度之间关系8.4 多跨静定梁的内力8.5 静定平面刚架的内力8.6 三铰拱的内力8.7 静定平面桁架的内力8.8 组合结构的内力8.9 静定结构的基本特性习题9 梁的应力9.1 梁内正应力、正应力强度条件9.2 梁内切应力、切应力强度条件9.3 梁的合理截面和变截面梁9.4 梁的主应力、主应力迹线9.5 二向应力状态下的强度条件――强度理论9.6 弯曲中心概念习题……10 梁的变形11 杆件在组合变形下的强度计算12 压杆稳定13 静定结构的位移计算14 用力法计算超静定结构15 位移法和力矩分配法16 影响线及其应用附录A 平面图形的几何性质附录B 型钢规格表附录C 常用建筑工程材料密度参考值
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