桂林电子科技大学试卷2012—2013学年第 2 学期课号
课程名称非参数统计分析（机试）适用班级（或年级、专业）统计学
考试时间95 分钟班级学号姓名
一、(25分) 桂林市12年3月和13年6月出售的部分精品楼盘均价（单位：千元/平方米）数据分别如下所示：
12年3月：7.0，4.3，8.0，4.2，8.5，4.2，8.2，4.2，4.15，4.6，
3.5，3.8，
4.5，8.7，4.3，
5.5
13年6月：4.2，4.6，6.5，9.0，7.0，6.8，6.2，7.0，8.9，5.5，7.2
4.6
试问：桂林市一年来楼盘价格是否有变化？
解：
用统计软件Minitab进行Mood中位数检验的步骤如下：
1)输入数据：将3月的16指数点值数据输入到C1列的第1到第16个单元格，将6
月的12个指数点值数据输入到C1列的第17到28个单元格中：
2)输入数据的类别：在C2列中与C1列的数据相对应的第1到第16个单元格都输入
“1”，在C2列中与C1列的数据相对应的的第17到28个单元格对输入“2”；结果如下图。
3)选择Stat下拉菜单中选择Nonparametrics选项；
4)在Nonparametrics的下拉菜单中选Mood’s Median Test择子选项；
5)在对话框的Response方框内键入C1，Factor方框内键入C2.
单击OK即可。
主要运行结果及分析：
图 1 Mood 中位数检验的输出结果
从上图的输出结果可知，整体的中位数为5.5，此时在四格表中5.511 N 的个数是11，检验的p 值为0.063.
所以认为桂林市一年来楼盘价格没有变化。
二、(25分) 某汽车驾驶员记录了使用5种不同牌子的汽油每5加仑行驶的距离（哩），数据如下：
牌1： 38.5 32.3 31.6 31.5 牌2： 35.3 31.6 34.3 37.2 牌3： 39.0 39.9 44.4 45.9 牌4： 35.8 43.5 42.7 41.2 牌5： 40.3 31.9 36.5 35.8
这些数据是否说明这5种牌子的汽油每加仑平均行驶的里程数全相等？
解：
用统计软件Minitab 进行Kruskal-Wallis 秩和检验的步骤如下：
a.输入数据（如将来自牌1、牌2和牌3，牌4，牌5的数据输入到C1列的第1到第4个单元格、第5到第8个单元格和第9到第12个单元格，第13到第16单元格，第17到第20单元格）；
b.输入数据的类别（如与C1列的数据相对应，在C2列的第1个到第4个单元格都输入“1”，第5到第8个单元格输入“2”，第9到第12个单元格输入“3”，第13到第16个单元格输入“4”，第,17到第20个单元格输入“5”）；
c.选择Stat下拉菜单；
d.选择Nonparametrics选项中的Kruskal-Wallis子选项；
e.在Kruskal-Wallis对话框的Response方框中选择C1，Factor方框中选择C2，
如下图。
图1 Kruskal-Wallis对话框
输出结果如下：
Kruskal-Wallis 检验结果显示，检验统计量46
H，对应的P值为,0.022，由
=
.
11
样本数据知，合样本中有1
g个结，为长度为2的结有1个，检验统计量修正为
=
48
=
H，其对应的P值为0.022，大于0.05即不能拒绝原假设，认为这5种牌子的汽11
.
油每加仑平均行驶的里程数不全相等。
三、(25分) 有五架测量纺织纤维弹性的测量仪器，为检验这些测量仪器之间有没有差异，找了九位质量检验员，要求每一位检验员使用每一架测量仪器对同一批原料进行测量，试验数据如下。
试判断这四架测量仪器是否有差异？
表1：测量数据
、解：
用统计软件Minitab可以进行Friedman检验：
运行结果为
Friedman 检验结果显示，检验统计量S=8.18，对应的P值为0.085，由样本数据知，第2、4、8、9个区组中分别含有一个结，结的长度都为2，检验统计量修正为S=8.41，其对应的P值为0.078，大于0.05即接受原假设，即认为这四架测量仪器没有差异。
四、(25分) 确定葡萄酒质量时，一般是通过聘请一批有资质的评酒师进行品评。
每个评酒师在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
表2：评酒师打红葡萄酒总分数据
酒样品
1 10 10 9 10 9
2 9 10 8 10 8
3 10 9 9 9 8
4 9 9 9 8 7
5 9 9 8 7 7
6 9 9 9 9 9
7 9 9 9 9 9
8 9 9 10 8 9
9 10 10 9 8 9 试分析评酒师的打分结果是否一致？
结果
Friedman 检验结果显示，检验统计量S=15.82 2.进行一致性检验
所以一致性检验问题的检验统计量为15.82Q =。
由于样本容量比较大，在Friedman 检验临界值表中，不能查到相应的临界值，Friedman 检验统计量Q 渐进服从)1(2
-k χ.本例的
K=9，所以Q 渐进服从)8(2
χ分布，从而算得检验的P 值为,001.0)82.315)8((2
=≥χP P 值
非常小，所以我们认为分析评酒师的打分结果是一致。