实验作业一。
2.已知某高速公路采集的车辆速度数据，应用spss软件，输出。
1）平均速度
2）中位速度
3）15%速度。
4）85%速度。
5）最高速度。
6）最低速度。
7）标准差。
8）各速度频率及累计频率。
过程：输出：
9）以起点为80，组距为5，绘制各组频数直方图，并描绘正态曲线。
10）绘制茎叶图。
11）绘制箱型图。
过程：直方图：
茎叶图：箱型图：
实验作业二。
1.分别测得14名事故组驾驶员及11名非事故组驾驶员反应时数据。试比较两组驾驶员平均反应时有无显著差别（取置信水平为0.1）
事故组驾驶员：2.9；5.
41；5.48；4.6；4.
03；5.1；4.97；4.
24；4.36；2.72；2.
37；2.09；7.1；5.
92非事故组驾驶员：5.18；8.79；3.14；6.46；3.72；6.64；5.6；4.57；7.71；4.99；4.01
步骤：（1）、将数据整合为一列，用0表示事故组，1表示非事故组，如图所示：
2)选择分析—比较均值—独立样本t检验，如图所示：
3）在独立样本t检验窗口中将变量导入相关窗口，并定义组，在选项中设置置信区间百分比为90% 。如下：
4）完成之后选择确定从而得到如下图的结果。
结果分析：第一张**给出的是一些统计结果，第二张**是检验结果，样本在“方差方程的 levene 检验”一栏指出，检验类型为f，检验统计量值f=0.440，对应水平值sig.
=0.516，说明在0.1的检验水平下，可以认为方差相等。
因此，进入“均值方程的 t 检验”一栏时，只需要看与“假设方差相等”对齐的一行（第一行），这一行指出：检验类型为t，检验统计量值t=-1.807，自由度df=23，（双侧）水平值sig.
=0.084，所以在0.1的显著性水平下可以认为两者有显著差别。
2.某地区汽车拥有量y和交通事故数x见下表，计算y和x的相关系数，并进行显著性检验。
说明采用哪种相关系数进行计算，原因？
步骤：（1）将数据导入spss，如下：
2）完成之后选择分析—相关性—双变量，如下图所示，之后弹出相关性分析主对话框，导入变量，并设置相关参数。
参数设置时，“相关系数”一栏有三个可以选择，区别如下：
pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注意一下几点：
a、对于非等间距测度的连续变量，因为分布不明，可以使用等级相关分析，也可以使用pearson相关分析；
b、对于完全等级的离散变量，必须使用等级相关分析相关性，当数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知，或原始数据是用等级表示时，宜用spearman或kendall相关分析。
本题目所给数据为等间距测度的变量，故选用pearson。
对于显著性检验一栏，由于先不知道相关方向（正相关还是负相关），则可以选择双侧检验。
结果：结果分析：
显著性（双侧）=.000，说明在0.01水平上y与x显著相关。pearson 相关系数为0.948。
实验作业三。
一、 以上为我国2023年-2023年国民收入情况，试依据上表建立国民收入**方程。
1）首先定义变量，将年份定义为变量x1，收入定义为变量x2，然后输入相关数据。
2）建立**方程之前先要进行回归分析，在回归分析之前，有必要绘制散点图，以便于帮助分析**。
步骤：a.将所有数据导入spss，如下图：
b.散点图，过程和结果如下：
结果可以看出，1952-2023年和1978-2023年两个阶段分别有一定的线性关系，所以分别对这两个阶段进行回归分析。
c.回归分析过程：
d.结果：结果分析：
回归方程：
通过参数显著性检验。
同样的方法得出1978-2023年的回归分析结果如下：
结果分析：回归方程：
通过参数显著性检验。
二、以下为我国历年人均生活收入和生活支出情况。建立两变量关系模型。
步骤：1）将数据输入spss，如下：
2）做散点图，步骤见上题，结果如下：
从上面的散点图可以看出，人均生活费支出先是随着人均生活费收入的提高而快速提高，但当收入达到一定水平后。生活费支出的增幅明显趋缓。因此，用线性回归模型表示y和x的关系是不恰当的。
3）对y和x取自然对数和，作出散点图，操作和结果如下（只写出转化变量步骤，作图步骤为给出）：
结果：可以看出，和在散点图上近似为线性关系。于是把回归模型确定为幂函数模型：
并进行双对数变换，得：
分别令，得到先行方程；
4）回归分析，操作步骤见上题，结果如下：
结果如下：回归方程：
模型通过参数显著性检验。
三、某种商品的需求量y，**x1和消费者收入x2的统计资料如下，建立y和x1，x2变量之间的模型。
步骤：1）将数据导入spss，如下：
2）按如下操作：
3）结果及分析：
可得回归方程：
sig.<0.05，模型通过参数显著性检验。
实验作业四。
附表为国家统计局获取的2023年全国各省市各行业工资水平统计表。试分析：
1）应用描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高。
2）应用聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高。
一、1）首先根据要求定义变量，将2023年的各个行业分别定义为x1、x2…x19，然后输入相应的数据。
2）数据输入完成之后，菜单选择分析—描述统计—描述，如下图所示。
3）弹出描述统计对话框之后将定义的行业变量全部导入变量框中，如下图所示。
4）单击选项，选择需要描述的选项，选择均值，并要求按均值降序排序，如下图所示，单击继续，然后点击确定，开始分析。
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