uni-app微信小程序开发与统计分析实践

"此资料是关于应用统计硕士专业学位的考试大纲和一道实际的计算与分析题目，涉及uni-app开发微信小程序、统计学知识，包括大样本置信区间的计算、假设检验以及多元线性回归分析。" 在uni-app开发微信小程序的实践中，计算与分析题主要考察了统计学的基础概念和应用。第一部分题目的背景是关于食品重量的样本分析。样本均值为32.101克，标准差为634.1/√50 = 8.881克。由于样本量n=50大于30，可以认为是大样本，因此采用z分布进行置信区间估计。95%的置信区间计算为(样本均值 - z*标准误差, 样本均值 + z*标准误差)，即(100.867, 101.773)克。当该区间不包含假设的总体均值100克时，根据z统计量的比较（z=-712.5/√50634.1=96.1<205.0），可以拒绝原假设，说明食品平均重量不符合标准。 第二部分涉及的是统计学中的方差分析(ANOVA)和多元线性回归。方差分析表显示了回归和残差的平方和(df, SS, MS, F, Significance F)，其中回归的F统计量为72.80，显著性极低（8.88341E-13），说明回归项对总变异有显著影响。多元线性回归方程为y = 321 - 117.8861x1 + 80.6107x2 - 12.061x1x2，其中x1代表销售价格，x2代表广告费用。系数8861.117^-1（或-117.8861）表示销售价格每增加一个单位，销售量下降117.8861个单位；6107.80^2（或80.6107）表示在其他条件不变的情况下，年人均收入每增加一个单位，销售量平均增加80.6107个单位。 根据应用统计硕士专业学位的考试大纲，考试旨在测试考生的数据处理、分析原理和方法、概率论知识以及实际应用能力。考试形式包括选择题、简答题和计算分析题，涵盖统计调查、抽样、数据预处理、图表展示、统计量描述、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归等多个方面。考试要求考生具备收集、处理和分析数据的基本技能，以及用统计方法解释数据的能力。