《管理决策模型与软件》期末大作业课程：管理决策模型与软件院（部）：管理工程学院班级：信息管理与信息系统082班学生姓名：罗涛学号： 2008021327指导教师：刘学理完成日期： 2011.6.16目录大学生网购支付方式研究背景 (2)1 计算支付方式的频数分布和相对频数分布 (4)2 绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图 (4)3 计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布 (5)4 描述各种支付方式的集中趋势 (6)5 描述各种支付方式的离中趋势 (6)6 描述各种支付方式的分布形态 (6)7 讨论引入会员卡支付方式后顾客购买额的变化 (7)8 一元回归方程分析 (7)9 多元回归方程分析 (8)10 给定顾客的年会员卡支付数额预测 (9)11 两部分资料的描述统计与初步预测 (9)12 方差分析与假设检验结果 (10)13 用推断法说明单个处理均值的合理性 (11)14 研究推广和其他分析 (11)附录统计调查原始数据 (13)《管理决策模型与软件》期末大作业大学生网购支付方式研究背景1、网上购物作为一种新兴的购物模式，与传统的购物模式有很大的差别。
这种全新的消费模式传入我国的时间并不长，网上购物在我国高校学生中流通也仅仅只有几年的时间。
至此，网上购物在各大高校掀起热潮，本次研究着重从大学生入手，研究大学生网上购物的行为。
2、目前已有不少关于“大学生网上购物行为的调查研究”，但结果往往都局限于大学生本身以及对商家营销策略的单方面研究，但对于引导大学生合理网上购物和对商家营销策略未给出相应的结论性证明，而这些空缺正是我们此次研究的针对性课题。
3、大学生思维活跃，接受新事物的能力强，网上购物作为一种新型的购物模式，具有很大的研究价值。
我们的研究从大方向上出发，以大学生网上购物的整体下手，涉及大学生网上购物的各个方面，并对此作出详细的介绍说明。
4、淘宝、支付宝、商家信誉、旺旺——这些词语如今是大学生的常用语，在校园里、在宿舍里，怎样买到物美价廉的好东西，也是每天都能听到的讨论，再看看那些快递公司每天中午就像开展销会一样，在宿舍楼下摆开一长串各式各样的邮件。
但是还有许多同学不懈于或者不愿尝试网上购物，阻碍他们的原因是什么？那些热衷于网上购物的学生，他们的购物动机、购买物品特点又是什么？男女大学生在网上购物有什么样的区别？带着这些问题，在老师的指导下，借助本次的机会，开始对这一问题进行研究，我随机调查了宿舍附近的60名有过网购经历的同学的网购信息，记录他们的网购付费方式和所付金额等，构成付款方式数据样本。
根据收集的数据，使用数据整理和描述方法，对学生付款方式进行分析，分析所付金额的变化及其数量特征，以此来研究影响付款方式和支付金额的因素。
为了证明学生网购消费与他们的月消费有关。
通过数据分析来预测月消费对网购消费是否有影响，要证明分析的是否正确，随机抽取了40名学生组成一个样本进行调查，采集了有关月生活费、网购次数和网购金额的统计资料。
根据样本数据，函数和分析工具进行回归分析，建立估计网购支付额的回归方程，分析生活费的变化时，网购金额的变化及其数量特征。
根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计所付车费的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：根据样本数据，分别利用图表、函数和分析工具进行回归分析，建立估计会员卡年支付额的回归方程，进行方差分析，提交研究报告，在报告中需要回答以下问题：1.计算支付方式的频数分布和相对频数分布；2.绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图；3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布；4.描述各种支付方式的集中趋势；5.描述各种支付方式的离中趋势；6.描述各种支付方式的分布形态；7.以月生活费为自变量建立估计的回归方程，分析结果。
8.以网购次数为自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
9.以月生活费和网购次数为自变量，建立估计的回归方程。
讨论结果。
10.预测一名学生的消费金额为600元，网购次数为5次，该学生的使用货到付款方式的每次支付网购费用金额约为多少?11.使用方差分析方法，陈述每种情况下被检验的假设，你的结论是什么?12.讨论这个研究的推广和你认为有用的其他分析。
13.研究一下与大学生网购有关的其他因素，并对以后网购的方面给予一定的建议。
大学生网购支付方式研究报告1．计算支付方式的频数分布和相对频数分布答：为方便统计，先将原始数据改成纵向陈列，然后得到数据透视表（如表1）。
表1 数据透视表根据数据透视表得到支付方式的频数分布和相对频数分布表（如表2）。
表2 支付方式的频数和相对频数分布2．绘制支付方式频数分布的条形图和相对频数分布的饼图答：绘制支付方式的频数分布的条形图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“条形图”，击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式条形图”，数据标志中选择“值”，图例不选，点击“完成”，即可得到支付方式的频数分布条形图，如图1所示。
图1 支付方式的频数分布条形图绘制支付方式的相对频数分布的饼图。
点击工具栏中的“插入”，选择“图表”，选择“饼图”中的“三维饼图”，点击“下一步”，数据区域选中支付方式的频数分布表，点击“下一步”，图表标题写为“支付方式饼形图”，数据标志中选择“类别名称”和“百分比”，点击“完成”，即可得到支付方式的相对频数分布饼形图，如图2所示。
图2 支付方式的相对频数分布饼形图3.计算每一支付方式下花费金额的频数分布和相对频数分布答：将货到付款支付分为7组，在单元格A78中输入“货到付款分组”，在A79到A85中依次输入50、100、150、200、250、300、350，在单元格B78、C78中依次输入“频数”，“频率”，选择单元格B79:B85，点击“插入”中选择“函数”，在选择类别中选择“统计”，从中选择FREQUENCY，在Date_array中输入A2:A61，在Bins_array中输入A79:A85为接受区域，按住CTRL+SHIFT点击“确定”，在单元格B79:B85中依次出现1、6、2、4、6、6、1，此时的相对频数为占该支付方式的相对百分比，在单元格C78中输入B79/B86，计算结果为0.038461538。
网银支付方式和第三方平台支付方式分组的頻数频率的计算，如货到付款方式。
得到三中支付方式的频数及相对频数分布表，如表3所示：4．描述各种支付方式的集中趋势答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项；在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的均值、中位数和众数。
运行插入函数中的TRIMMEAN函数，将所要除去的数据点的比例定为5%，分别计算四中支付方式的切尾均值。
得到描述支付方式集中趋势的各参数，最终结果如表4所示：表4 3种支付方式的集中趋势根据表格的数据可以得出：三种支付方式的均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429；三种支付方式的中位数分别为：240、200、200；众数：300、200 、200；以5%的比例去除数据点得到四者的切尾均值分别为：224.8148148、184.3684211、212.8571429。
5．描述各种支付方式的离中趋势。
答：在“工具”下拉菜单中选择“数据分析”，在分析工具中选定“描述统计”一项。
在数据输入区选定四种支付方式的所有数据点击确认，得到四种支付方式的标准差和方差。
运行QUARTILE函数，分别计算三种支付方式。
在Quart中分别输入0、1、2、3、4得到最大值、第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数和最2值。
用第3四分数与第1四分位数的差得到四分位距。
得到描述支付方式离中趋势的各参数，最终结果如表5所示：表5 三种支付方式的离中趋势通过统计分析，我们可以明显地看出，选择网银支付的同学付款额较大，同样付款额度的差距相对较大。
选择货到付款和第三方平台的支付的客户付款额度差距较小，并且其离散程度也现对较小。
6．描述各种支付方式的分布形态答：在工具下拉菜单中选择数据分析，在分析工具中选定描述统计一项。
在数据输入区选定三种支付方式的所有数据点击确认，得到三种支付方式的偏度和峰度。
最终结果如表6所示：表6 三种支付方式的分布形态通过以上的数据分析可以得出，货到付款方式、网银的支付方式和第三方的支付方式的分布形态为右偏，且第三方平台的支付方式基本接近对称分布。
网银支付方式和第三方平台的峰度小于0，说明其分布形态趋势平缓；而货到付款的支付方式峰度均大于0，说明其分布形态趋势陡峭。
7、利用月生活费作自变量建立估计的回归方程，分析结果？答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$20，X值输入$B$2:$B$20，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E2，单击“确定”按钮。
得到如表7所示的结果:表7以月生活费作自变量得到的回归分析表回归方程为y=-131.885 +0.7048128*x,其中y代表网购支付费用，x代表该同学的月生活费。
通过以上的数据分析结果分析，我们可以得出：调整复测定系数为0.7048128，这说明月生活费的影响因素只能解释网上购物支付方式转变的0.7048128，大约29.6%要由其他因素的变动来解释网上购物的支付方式不同。
方差分析的目的是进行回归方程的回归效果检验，F统计量的P值为7.20273E-07，小于显著水平0.05，说明方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为零。
消费金额的回归系数的t统计量的p值为7.20273E-07，小于0.05，说明月生活费对网购支付的方式的费用影响较明显。
8. 利用网购次数作自变量，建立估计的回归方程，讨论结果。
答：在“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中选择“回归”选项，单击“确定”按钮，打开“回归”对话框，Y值输入$A$2:$A$19，X值输入$C$2:$C$19，选择“标志”，置信度95%，在“输出选项”中选择“输出区域”，在其右边的位置输入E23，单击“确定”按钮。
得到如表8所示的结果：表8 以网购次数作自变量得到的回归分析表回归方程为y=432.40541-53.51051*x，其中，y代表货到付款方式支付的金额，x代表网购次数。
通过以上的数据结果我们可以分析得到以下结论：调整复测定系数为0.5353432，这说明自习时间的影响因素只能解释公交卡方式车费的变动的0.5353432，大约46.5%要由其他因素的变动来解释。