A.3个自变量回归系数检验中,应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的(即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05),不可能出现3个自变量回归系数检
验的P-Value都大于0.05的情况
B.有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况,这说明数据本身有较多异常值,此时的结果已无意义,要对数据重新审核再来进行回归分析。
C.有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况,这说明这3个自变量间可能有相关关系,这种情况很正常。
D.ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著,回归根本无意义。
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A.将工人及螺钉作为两个因子,进行两种方式分组的方差分析,分别计算出两个因子的显著性,并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断。
B.将工人及螺钉作为两个因子,按两个因子交叉CrosseD的模型,用一般线性模型计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
C.将工人及螺钉作为两个因子,按两个因子嵌套NesteD的模型,用全嵌套模型计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
D.根据传统的测量系统分析方法,直接计算出工人及螺钉两个因子方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
A.将工人及绕线器作为两个因子,进行两种方式分组的方差分析(Two-WayANOVA.,分别计算出两个因子的显著性,并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断。
B.将工人及绕线器作为两个因子,按两个因子交叉(CrosseD.的模型,用一般线性(GeneralLinearModel)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
C.将工人及绕线器作为两个因子,按两个因子嵌套(NesteD.的模型,用全嵌套模型(FullyNestedANOVA.计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
D.根据传统的测量系统分析方法(GageRRStudy-CrosseD.,直接计算出工人及绕线器两个因子方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
A.上须触线终点为:7;下须触线终点为:-3.5
B.上须触线终点为:8.5;下须触线终点为:-3.5
C.上须触线终点为:7;下须触线终点为:-4
D.上须触线终点为:8.5;下须触线终点为:-4
A.不使用不同的测量员,就不再有“再现性”误差了。
B.不同的设定的V值所引起的变异是“再现性”误差。
C.同一个设定的V值,多次重复测量同样一个机柜所引起的变异是“再现性”误差。
D.在不同时间周期内,用此测电阻仪测量同一个机柜时,测量值的波动是“再现性”误差。
A.均值2.0mm;方差0.2
B.均值20mm;方差0.04
C.均值20mm;方差0.4
D.均值20mm;方差4
A:等方差检验
B:双样本T检验
C:单样本T检验
A:T检验
B:成对数据T检验
C:F检验
D:方差分析
A.0.4
B.0.5
C.1.4
D.1.5
A.此分布为对称分布
B.此分布为正态分布
C.此分布为均匀分布
D.以上各结论都不能肯定
A.90%
B.98%
C.83.79%
D.83%
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