第一题：中位数相对合理，但不可靠，只有一个数；四分位数代表50%的对象的收入范围，更合理。这种方法的好处是不受outliers奇异值的影响。取均值的话，很多人会感叹：拖后腿了。其实“众数（mod）”也是不错的选择，但也需要给出区间才行。
第二题：用方差分析推断三个样本的均值是否存在差异，是根据原假设：三个样本间的均值没有差异，如果没有差异，所有观察值的差异是由随机误差引起的，总的校正平方和的数学期望与误差方差的数学期望是一回事，利用F检验来验证，如果P值大于critical point (判异点），则否定原假设，此时备择假设成立：三个样本中至少有一个与其它样本均值不同。
第三题：用不同方法变换的数据，是不能用基于正态分布的理论进行比较的，别的不说，他们的量纲已经不同。对付非正态分布的问题，非参数法很有用，因为它不考虑数据的正态性。非参数统计学是现在最活跃的统计学分支，可惜我是门外汉。以后要补课的:-)
第四题：又是非参数问题。首先，产品寿命通常是符合指数分布的，用正态分布去分析，即使转换过来的数据是符合正态分布的，其实也没有什么实际意义。这道题我不会，建议查查非参数部分的介绍吧，惭愧！
第二题：用方差分析推断三个样本的均值是否存在差异，是根据原假设：三个样本间的均值没有差异，如果没有差异，所有观察值的差异是由随机误差引起的，总的校正平方和的数学期望与误差方差的数学期望是一回事，利用F检验来验证，如果P值大于critical point (判异点），则否定原假设，此时备择假设成立：三个样本中至少有一个与其它样本均值不同。
第三题：用不同方法变换的数据，是不能用基于正态分布的理论进行比较的，别的不说，他们的量纲已经不同。对付非正态分布的问题，非参数法很有用，因为它不考虑数据的正态性。非参数统计学是现在最活跃的统计学分支，可惜我是门外汉。以后要补课的:-)
第四题：又是非参数问题。首先，产品寿命通常是符合指数分布的，用正态分布去分析，即使转换过来的数据是符合正态分布的，其实也没有什么实际意义。这道题我不会，建议查查非参数部分的介绍吧，惭愧！
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mangochueng • 2017-10-19 09:16
谢谢你的用心解答
mangochueng • 2017-10-19 12:45
第二题还是不明白，意思是看P值判断吗？看不懂这些数据，哈哈哈
杨格_Alan • 2017-10-19 18:05
是的，看P值。F=MS班组（29.4）/MSE（误差=0.116）=29.4，和F（2，27）分布上0.05或0.1（你想在多大把握上检验他们有差别，比如95%还是90%）时的分位数比较，此题的P值几乎是零，肯定落在大于拒绝域。