一、 1-15%=0.85 1-25%=0.75 查标准正太分布表0.8508对应的x值是1.04；0.7486对应的x值是0.67.这个x值是标准化了的,也就是（原始值-均值）/标准差=1.04 ,把均值和标准差代入,求得对应1.04的原始值=1.04*12.8+71=84.312；同理对应0.67的原始值是79.576.
二、此题可以做成对样本t检验
> x=c(38,39,54,61,54,52,66,47,68,61,59,52)
> y=c(40,45,55,60,52,53,63,45,66,65,62,54)
> t.test(x,y,paired=T)
t = -0.9278, df = 11, p-value = 0.3734
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
结论是没有显著差异,以上是R做的,不会用R也可以用excel做,现在统计软件很发达,没必要自己计算统计量再来查表这么麻烦了.如果是试卷,建议把t统计量的公式写上然后直接等于我算的这个-0.9278就行了.
三、这题明显的是卡方检验了
> a
[,1] [,2] [,3]
[1,] 126 164 85
[2,] 58 66 143
> chisq.test(a)
X-squared = 65.3217, df = 2, p-value = 6.54e-15 #p小于0.01显著差异
同理 答卷的话直接写卡方=65 65>9.21 所以显著差异,就是有影响啦.
四、单因素方差分析
统计量的计算往公式里代就行了,我这里还是用软件算的.
统计量F=29.43 p值=1.56e-07 *** 显著差异,肥料对株产有影响.
五、看我的这个回答http://zhidao.baidu.com/question/1239654796049909379 一、 1-15%=0.85 1-25%=0.75 查标准正太分布表0.8508对应的x值是1.04；0.7486对应的x值是0.67.这个x值是标准化了的,也就是（原始值-均值）/标准差=1.04 ,把均值和标准差代入,求得对应1.04的原始值=1.04*12.8+71=84.312；同理对应0.67的原始值是79.576.
二、此题可以做成对样本t检验
> x=c(38,39,54,61,54,52,66,47,68,61,59,52)
> y=c(40,45,55,60,52,53,63,45,66,65,62,54)
> t.test(x,y,paired=T)
t = -0.9278, df = 11, p-value = 0.3734
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
结论是没有显著差异,以上是R做的,不会用R也可以用excel做,现在统计软件很发达,没必要自己计算统计量再来查表这么麻烦了.如果是试卷,建议把t统计量的公式写上然后直接等于我算的这个-0.9278就行了.
三、这题明显的是卡方检验了
> a
[,1] [,2] [,3]
[1,] 126 164 85
[2,] 58 66 143
> chisq.test(a)
X-squared = 65.3217, df = 2, p-value = 6.54e-15 #p小于0.01显著差异
同理 答卷的话直接写卡方=65 65>9.21 所以显著差异,就是有影响啦.
四、单因素方差分析
统计量的计算往公式里代就行了,我这里还是用软件算的.
统计量F=29.43 p值=1.56e-07 *** 显著差异,肥料对株产有影响.
五、看我的这个回答http://zhidao.baidu.com/question/1239654796049909379