A.X1對Y的影響比X2對Y的影響要顯著得多
B.X1對Y的影響比X2對Y的影響相同
C.X2對Y的影響比X1對Y的影響要顯著得多
D.僅由此方程不能對X1及X2對Y影響大小作出判定
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A.由于樣本相關(guān)系數(shù)小于0.8,所以二者不相關(guān)
B.由于樣本相關(guān)系數(shù)大于0.6,所以二者相關(guān)
C.由于檢驗兩個變量間是否有相關(guān)關(guān)系的樣本相關(guān)系數(shù)的臨界值與樣本量大小有關(guān),所以要查樣本相關(guān)系數(shù)表才能決定
D.由于相關(guān)系數(shù)并不能完全代表兩個變量間是否有相關(guān)關(guān)系,本例信息量不夠,不可能得出判定結(jié)果
A.40
B.4
C.0.4
D.0.2
A.3個自變量回歸系數(shù)檢驗中,應(yīng)該至少有1個以上的回歸系數(shù)的檢驗結(jié)果是顯著的(即至少有1個以上的回歸系數(shù)檢驗的P-Value小于0.05),不可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢
驗的P-Value都大于0.05的情況
B.有可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢驗的P-Value都大于0.05的情況,這說明數(shù)據(jù)本身有較多異常值,此時的結(jié)果已無意義,要對數(shù)據(jù)重新審核再來進(jìn)行回歸分析。
C.有可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢驗的P-Value都大于0.05的情況,這說明這3個自變量間可能有相關(guān)關(guān)系,這種情況很正常。
D.ANOVA表中的P-VALUE=0.0021說明整個回歸模型效果不顯著,回歸根本無意義。
A.將工人及螺釘作為兩個因子,進(jìn)行兩種方式分組的方差分析,分別計算出兩個因子的顯著性,并根據(jù)其顯著性所顯示的P值對變異原因作出判斷。
B.將工人及螺釘作為兩個因子,按兩個因子交叉CrosseD的模型,用一般線性模型計算出兩個因子的方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
C.將工人及螺釘作為兩個因子,按兩個因子嵌套NesteD的模型,用全嵌套模型計算出兩個因子的方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
D.根據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)分析方法,直接計算出工人及螺釘兩個因子方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
A.將工人及繞線器作為兩個因子,進(jìn)行兩種方式分組的方差分析(Two-WayANOVA.,分別計算出兩個因子的顯著性,并根據(jù)其顯著性所顯示的P值對變異原因作出判斷。
B.將工人及繞線器作為兩個因子,按兩個因子交叉(CrosseD.的模型,用一般線性(GeneralLinearModel)計算出兩個因子的方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
C.將工人及繞線器作為兩個因子,按兩個因子嵌套(NesteD.的模型,用全嵌套模型(FullyNestedANOVA.計算出兩個因子的方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
D.根據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)分析方法(GageRRStudy-CrosseD.,直接計算出工人及繞線器兩個因子方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對變異原因作出判斷。
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