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学号：2008144637
127页 例8-2
资料类型：随机区组资料
条件：正态分布，方差齐性
经检验符合条件
（1），建立假设检验，确定检验水准。
对于处理组：
H0: 三个处理组的总体均数都相等
H1: 三个处理组的总体均数不全相等
α=0.05
对于区组：
H0: 10个区组的总体均数都相等
H1: 10个区组的总体均数不全相等
α=0.05
（2）计算统计量
（3）结论：对于处理组在α=0.05水平上，p<0.05,j拒绝H0，认为三种不同的处理效果不同。经snk法检验可知：处理组1与处理组2之间无差别，与处理组三均有差别。
对于区组在α=0.05水平上，p=0.602＞0.05，不拒绝H0，尚不能认为10个区组的总体均数不同。
127页 例8-2
资料类型：随机区组资料
条件：正态分布，方差齐性
经检验符合条件
（1），建立假设检验，确定检验水准。
对于处理组：
H0: 三个处理组的总体均数都相等
H1: 三个处理组的总体均数不全相等
α=0.05
对于区组：
H0: 10个区组的总体均数都相等
H1: 10个区组的总体均数不全相等
α=0.05
（2）计算统计量
（3）结论：对于处理组在α=0.05水平上，p<0.05,j拒绝H0，认为三种不同的处理效果不同。经snk法检验可知：处理组1与处理组2之间无差别，与处理组三均有差别。
对于区组在α=0.05水平上，p=0.602＞0.05，不拒绝H0，尚不能认为10个区组的总体均数不同。
学号：2008144637
p231 练习2
资料类型：简单回归
条件：y服从正态分布 y与x成线性关系
（1）绘制散点图：
由上图可知身高与肺死腔容积可能呈正相关
（2）对x与y做正态性检验
有上表可知x与y的p值均大于0.05，服从正态分布
（3）相关分析:
H0: r=0；身高和肺死腔容积两变量没有相关性；
H1: r≠0；身高和肺死腔容积两变量存在相关性；
α=0.05
由表可知：因为两个变量都为正态分布，因此结果看以Pearson correlation为参考的相关系数和p值。由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，肺死腔容积随身高增加而增大。由于r=0.857，所以儿童的身高与肺死腔容积成密切正相关。
（4）回归分析及以身高为x，肺死腔容积为y计算回归方程：
H0: β=0；身高和肺死腔容积两变量没有回归性；
H1: β≠0；身高和肺死腔容积两变量存在回归性；
α=0.05
由表可知：由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，可以认为身高与肺死腔容积之间有线性回归关系。且回归方程为：y=-78.336+0.998x
p231 练习2
资料类型：简单回归
条件：y服从正态分布 y与x成线性关系
（1）绘制散点图：
由上图可知身高与肺死腔容积可能呈正相关
（2）对x与y做正态性检验
有上表可知x与y的p值均大于0.05，服从正态分布
（3）相关分析:
H0: r=0；身高和肺死腔容积两变量没有相关性；
H1: r≠0；身高和肺死腔容积两变量存在相关性；
α=0.05
由表可知：因为两个变量都为正态分布，因此结果看以Pearson correlation为参考的相关系数和p值。由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，肺死腔容积随身高增加而增大。由于r=0.857，所以儿童的身高与肺死腔容积成密切正相关。
（4）回归分析及以身高为x，肺死腔容积为y计算回归方程：
H0: β=0；身高和肺死腔容积两变量没有回归性；
H1: β≠0；身高和肺死腔容积两变量存在回归性；
α=0.05
由表可知：由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，可以认为身高与肺死腔容积之间有线性回归关系。且回归方程为：y=-78.336+0.998x
学号：2008144644
p211 练习2
条件：y服从正态分布 y与x成线性关系
1、正态性检验：
结论：因n＜50，所以采用Shapiro-wilk的结果，因p均大于0.05，所以x和y均服从正态分布。
2、散点图
由图可知：血浆清蛋白含量与血红蛋白含量可能呈正相关，可进一步做相关分析。
3、相关分析：
假设：H0: ρ=0；血浆清蛋白含量与血红蛋白含量没有相关性；
H1: ρ≠0；血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在相关性；
α=0.05
主要结果：
结论：因为两个变量都为正态分布，因此结果看以Pearson correlation为参考的相关系数和p值。由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在相关性。由于r=0.960，所以血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在密切正相关。
p211 练习2
条件：y服从正态分布 y与x成线性关系
1、正态性检验：
结论：因n＜50，所以采用Shapiro-wilk的结果，因p均大于0.05，所以x和y均服从正态分布。
2、散点图
由图可知：血浆清蛋白含量与血红蛋白含量可能呈正相关，可进一步做相关分析。
3、相关分析：
假设：H0: ρ=0；血浆清蛋白含量与血红蛋白含量没有相关性；
H1: ρ≠0；血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在相关性；
α=0.05
主要结果：
结论：因为两个变量都为正态分布，因此结果看以Pearson correlation为参考的相关系数和p值。由于p=0.000<0.05，在α=0.05 水平上拒绝H0，接受H1，有统计学意义，血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在相关性。由于r=0.960，所以血浆清蛋白含量与血红蛋白含量存在密切正相关。
