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文档简介
1、.1、方差:变数变异程度的度量,对于总体,对于样本。2、总体:指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合;或者说是某一变数的全部可能值的集合;或性质相同的个体组成的整个集团。3、置信度:若使总体参数在区间中的概率为,即:,则称为参数在区间的置信概率和置信度。4、试验误差:环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的使观察值偏离真值的偶然效应。5、回归系数:每增加1个单位,平均地将要增加()或减小()的单位数。6、两尾测验:有两个否定区,分别位于分布的两尾的测验。7、否定区:否定无效假设的区间。8、随机抽样:保证总体中的每一个体,在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。9、乘积和:的离均差与的离均
2、差乘积之和,。*10、多元相关:在个变数中,个变数的综合和1个变数的相关,叫做多元相关或复相关。11、标准差:变数变异程度的度量,对于总体,对于样本。12、样本:从总体中抽出的一个部分。13、置信区间:若使参数在中的概率为,即:,则区间叫做参数的的置信区间。14、唯一差异原则:除了处理因素具有的不同水平外,其余的各种环境因素均应保持在特定的水平上。15、回归截距:线性回归中直线在轴上的截距,。16、单尾测验:否定区位于分布的一尾的测验。17、接受区:接受无效假设的区间。18、无偏估值:在统计上,若所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估值。19、相
3、关系数:反映变数间相关密切程度及其性质的统计数,。20、偏回归系数:在其它自变数皆保持在一定数量水平时,任一自变数对依变数的效应。21、统计数:描述样本的特征数。22、间断性变数:只能取整数的一类变数。23、试验误差:环境因素这样或那样的不一致而对试验结果产生的偶然影响。24、单尾测验:将否定区仅选取在一尾的测验。25、对立事件:如果事件和必发生其一,但不能同时发生。26、标准误:样本平均数分布的标准差,。27、统计推断:根据抽样分布律和概率理论,由样本结果(统计数)来推论总体特征(参数)。28、决定系数: 变数或的总变异中可以相互以线性关系说明的部分所占的比率,29、接受区:接受无效假设的区
4、间。30、乘积和:变数和变数的离均差乘积之和。31、标准差:变数的平均变异量。样本标准差,总体标准差。32.样本:从总体中抽出的一部分。33.置信区间:参数在区间中概率为1-,则区间叫做参数的1-置信区间。34.唯一差异原则:除了处理因素具有的不同水平外,其余各种环境因素均应保持在特定的水平上。35.相关系数:表示两组变数相关密切程度及其性质的统计数,36.单尾测验:将否定区仅选取在一尾的测验。37.接受区:接受无效假设的区间。38.无偏估值:如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估值。39.乘积和:40.偏相关:在个变数中,固定个变数,余下的
5、两个变数间的相关。41、变异系数:变数的相对变异量。42、总体:在同一组条件下所有成员的某种性状变量的集合。43、置信度:保证一定区间能覆盖参数的概率。44、误差:环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的一种使观察值偏离真值的偶然效应。45、回归系数:每增加一个单位,平均增加或减少的单位数。46、统计假设测验:根据某种实际需要,对未知或不完全知道的统计总体提出一些假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,作出在概率意义上应当接受或否定那种假设的测验。47、次数分布:由不同区间内变量出现的次数组成的分布。48、调和平均数:变量倒数的算术平均数的反倒数。49、平方和:为离均差平方和的简称,50、
6、多元相关:在个变数中,个变数的综合和1个变数的相关。51.误差:由于试验中环境因素这样或那样的不一致,对处理产生的使观察值偏离真值的一种偶然效应。52.标准误:统计数平均变异程度的度量。如: 53.置信区间:根据统计数的概率分布,给出一个区间L1,L2,使总体参数在L1,L2中的概率为,则区间L1,L2叫做参数的置信区间。54.唯一差异原则:试验中,除掉被研究的因素控制的不同水平外,其余因素都作为试验背景而要求保持常量。这样就能精确地测定处理的效应。55.EMS:期望均方,是对均方ms的期望值。56.Two-tailed test:否定区在两尾的测验。57.Alternative hypoth
7、esis:备择假设,记作。与无效假设是对立事件。在统计假设测验中,接受,就否定;接受,就否定。58.偏回归系数:,表示皆保持一定时, 每增加一个单位对于总体的平均效应。59.乘积和:SP,离均差的乘积和,。60、适合性测验:是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相符合。所作的假设是:相符;:不相符。61.统计假设测验:根据于某种实际需要,对未知的或不完全知道的统计总体提出一些假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,作出在概率的意义上应当接受哪种假设的测验。62.方差:描述变量平均变异程度的统计量。定义为。63.样本容量 :样本中变量的个数。64.成对比较:如果两组样
8、本的观察值可以根据某种联系而一一配对,则以之进行的两个样本平均数的比较称为成对比较。65.Error:误差。即由于环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的一种偶然效应称为试验的误差效应,简称为误差。66.One-tailed test:单尾测验。只有一个否定区的假设测验。67.Very significant:极显著。若试验结果由误差造成的概率,则称样本统计数的差异为极显著。68.决定系数:在依变数Y的变异中,因自变数X的改变而引起Y线性改变的平方和在Y变异中所占的比例。定义为。69.平方和:离均差的平方和称为平方和,定义为。70.次数资料:凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。71. 参
9、数:描述总体的特征数。72. 偏回归系数:任一自变数(在其它自变数皆保持一定数量水平时)对依变数的效应。73. 随机抽样:保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。74. 变异系数:变数的相对变异量。75. 错误:否定真实假设的错误。76. 无偏估值:在统计上,如果所有可能样本某一统计数的平均数均等于总体的相应参数,则该统计数为相应总体参数的无偏估计。77. 回归系数:由非此即彼的事件构成的总体。78. 自由度:在统计上指独立变量的个数。79. 置信区间:在一定置信概率下,包含总体参数在内的一个区间。80. 水平:某一因素的不同数量或质量等级。81、参数:描述总体的特征数。如
10、。82、标准误:统计数的标准差。83、随机样本:等概率抽取的样本。84、相关系数:描述两个变数相关密切程度及其性质的统计数。 85、正态性假定:方差分析的基本假定之一。是要求观察值的误差项。86、无偏估计:统计上,如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数。则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。如:是的无偏估计。87、矫正处理平均数:把各处理的矫正为时的,即消除对影响后的个处理的。88、错误:否定正确的所犯的错误。89、两尾测验:否定区在两尾的测验。90、乘积和:两个变数离均差的乘积和。91、随机样本:用随机抽样的方法,从总体中抽出一个部分。92、标准误:统计数变异度的度量 93、
11、错误:接受一个错误时所犯的错误。94、参数:描述总体的特征数,如95、次数资料的独立性测验:这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验。96、无偏估计:在统计上,如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。97、:矫正处理平均数,98、相关系数:描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数 99、偏回归系数: ,当其他自变数都固定时,每增加一个单位,平均增加或减少的单位数100、均积:两个变数的互变异数,101、随机事件 在一定条件下,可能发生也可能不发生,可能这样发生,也可能那样发生的事件。102、标准误 统计数变异度的度量 10
12、3、唯一差异原则 试验中,除了处理因素可以有一定的水平变化外,其余的所有环境因素都要保持在某一特定水平上,即环境一致的条件下研究处理的效应104、参数 描述总体的特征数,如105、同质性假定 方差分析的基本假定之一,k个样本所估计的总体方差相等的假定。106、无偏估计 在统计上,如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。107、 矫正处理平均数,。108、多元相关系数 表示之间线性相关密切程度及其性质的统计。109、偏相关 在M=m+1个变数中,没M-2个变数固定,其余两个变数之间的相关。110、乘积和 变数的离均差与变数的离均差的乘积求
13、和。111.二项分布:每次独立抽取二项总体的n个个体,则所得变量Y将可能有,共n+1种。这n+1种变量有它各自的概率而组成一个分布。这个分布就叫二项分布。112.对立事件:如果事件A和事件A1必发生其一,但不能同时发生,则称A1为A的对立事件。113错误:如果是不真实的,我们通过测验却接受了它,即犯了一个接受不真实的的错误。这种错误就叫错误。114参数:描述总体的特征数。115.拉丁方试验:将k个不同的处理排成k行k列,使得每个处理在每一行、列都仅出现一次的方阵,这种试验方法就叫拉丁方试验。116无偏估计: 如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数,则该统计数为总体相应参数的无偏
14、估计。117.次数分布图:根据变量的次数分布而绘制的图称为次数分布图,该图能直接的反应变量次数分布的情况。118.相关系数:对不能区分自变数和依变数的两个变数,统计分析的首要目标是计算表示Y和X相关密切程度和性质的统计数,并测定其显著性。这一统计数称为相关系数。119.中位数:将变量顺序排列,处在中间的变量称中位数,计作Md。120.合并均方:将具有同质的均方合并。121.随机样本:为了使样本代表总体,并进而用概率论的方法处理,必须使总体中的每一个成员都有同等的机会被取为样本。这样的样本称为随机样本。122.两尾测验:两尾测验有两个否定区,分别位于分布的两尾,称为两尾测验123.错误: 否定真
15、实假设的错误124.统计数:反映样本的特征数。125.变异系数:变数的相对变异量。126.无偏估计:在统计上,如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。127.互斥事件:如果事件A和事件B不能同时发生,即A和B为互斥事件,128.适合性测验:测验实际观察的次数与理论次数是否相符合的测验。129.离回归标准差:估计线性回归变异度的统计数。130、决定系数:在Y的总变异中,因X的改变而引起Y线性改变的平方和占总变异的比例。 131样本:从总体中抽出的一部分。132 :样本平均数的标准误 。133PLSD0.05:显著水平达到0.05的最小显著差数
16、。134相关系数:描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数 。135无偏估计:在统计上,如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数,则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。136处理:水平和水平的组合。137统计控制:利用统计方法对试验因素进行控制。138偏回归系数:,当其他自变数都固定时,每增加一个单位,平均增加或减少的单位数139、几何平均数:变量对数的算术平均数的反对数140、精确度:观察值之间的接近程度141、复置抽样:保证总体中的每个个体在在每次抽样中都有同等的概率被取为样本142、差数标准误:差数的变异程度的度量143、错误:接受一个不真实假设时所犯的错误144、离
17、回归标准差:各个Xi上的Y总体都是一个分布,估计这些变异度的统计数。145、环境相关系数:表示线性相关性质及其密切程度的统计数。*146、多元决定系数:设一Y变数依m个X变数的线性回归平方和为,则Y依的多元决定系数。1、 描述样本的特征数叫参数。( )2、 假设测验结果或犯错误或犯错误。( )3、 几何平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。( )调和平均数4、 t分布的平均数与中位数相等。( )5、一个显著的相关或回归不一定说明X和Y的关系必为线性。( )6、试验因素的任一水平就是一个处理。( )7、对多个样本平均数仍可采用t测验进行两两独立比较。( )8、两个方差的假设测验可以采用F测验。(
18、 )9、连续性校正常数为0.05。( )0.5/n10、互斥事件是指两个不可能同时发生的事件。( )11.描述总体的特征数叫统计数。( )12.若否定无效假设则必犯错误。( )13.调和平均数是变量对数的算术平均数的反对数。( )几何平均数14.分布的累积频率分布图是左右对称的。( )s型15、一个显著的相关或回归并不一定具有实践上的预测意义。( )16、随机区组试验只应用了随机和局部控制两个原则。( )17、关于方差的假设测验均可以用F测验。( )18、成对比较分析时不需要考虑两者的总体方差是否相等。( )19、连续性校正常数为0.05。( )20、对立事件是指两个不可能同时发生但必发生其一
19、的事件。( )21、利用PLSD法可知道任两个处理之间的差异显著性。( )22、对于连续性变数,通常只能通过次数表求众数。( )23、二因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成六项。( )24、一个显著的相关或回归不一定都具有实践上的预测意义。( )25、完全随机化试验只应用了随机和局部控制两个原则。( )26.描述总体的特征数叫统计数。( )27.假设测验中不是犯错误就是犯错误( )28.调和平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。( )29.t分布和F分布均是左偏的。( )对称30、一个不显著的相关或回归不一定说明X和Y没有关系。( )31.描述样本的特征数叫参数。( )32.假设测验中或犯
20、错误或犯错误。( )33.几何平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。( )34.分布和F分布均是左偏的。( )35、一个显著的相关或回归不一定说明X和Y的关系必为线性。( )36.在无交互作用时,试验因素彼此独立,简单效应等于主效。( )37.样本容量n是指在一个总体中变量的数目。( )38.二因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成六项。( )39.t分布和F分布均是左偏的。( )40、一个不显著的相关或回归不一定说明X和Y没有关系。( )41.几何平均数最适于计算平均增长率。( )42.u分布的累积函数图是反J形的。( )43单因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成四项。( )44.分布
21、的性质之一是均值为零。( )45.一个在无交互作用时,试验因素彼此独立,简单效应等于主效。()46样本容量n是指在一个总体中变量的数目。()47素完全随机化试验总变异的平方和可以细分成六项。()u分布和分布均是左右对称的。()、一个不显著的相关或回归不一定说明X和Y没有关系。()显著的相关或回归不一定说明X和Y的关系一定为线性。( 51、样本容量越大,统计数和相应总体参数越接近。( )52、一个不显著的相关系数说明X和Y没有显著的线性关系。( )53、事件A与事件B和事件的概率,等于事件A与事件B的概率之和。( )54、单因素随机区组试验结果应按两向分组资料进行方差分析。( )55、成组比较时
22、不必考虑两个假设总体的方差是否相等。( )56增加样本容量可以减小试验误差方差。()57二项分布在n30,np、nq皆大于5时,可用正态分布近似求其概率。()58分布是一组随自由度变化的曲线系统,此曲线是间断性的,用于间断性资料的假设测验。()59t分布是以平均数=0为中心的对称分布。()60当u=1.96时,统计假设测验的右尾概率为0.01。()61一个试验资料的方差分析数学模型,必须在获取试验结果后才能确定。()62出现频率最多的观察值,称为中位数。()63组成二项总体的两种事件为对立事件。()64一个二因素试验不能使用拉丁方设计。()65试验资料不符合方差分析三个基本假定时,可采取剔除特
23、殊值;分解为若干个同质误差部分分析;进行数据转换等方法补救。(1、两个平均数的假设测验用 C 测验。A、u B、t C、u或t D、F2、算术平均数的重要特性之一是离均差之和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零3、在一个平均数和方差均为100的正态总体中以样本容量10进行抽样,其样本平均数服从 D 分布。A. N(100, 1) B. N(10, 10) C. N(0, 10) D. N(100, 10)4、在一元线性回归分析中, = D 。 A、0 B、 C、 D、5、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而减小时有 B 。A、正互作 B、负互作 C、零互作 D、互作效应6
24、、当多个处理与共用对照进行显著性比较时,常用 D 。A、PLSD法 B、SSR法 C、q法 D、DLSD法7、测验回归截距的显著性时,遵循 B 的学生氏分布。A、=n-1 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n8、两个二项成数的差异显著性一般用 C 测验。A、 B、 C、 D、测验9、一个单因素试验不可用 D 试验设计方法。A、完全随机 B、随机区组 C、拉丁方 D、裂区10、单个方差的假设测验用 C 测验。A、u B、 C、u或 D、F11、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和 A 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零12、某一变数服从正态分布,当以进行随机抽样时,样本平均数大于
25、12的概率为 B 。A、0.005 B、0.025 C、0.05 D、0.0113、在一元线性回归分析中, = A 。 A、0 B、 C、 D、14、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而增加时有 A 。A、正互作 B、负互作 C、零互作 D、互作效应15、Fisher氏保护最小显著差数测验法又称为 A 。A、PLSD法 B、SSR法 C、q法 D、DLSD法16、单个样本方差与某一指定值之间的差异显著性测验一般用 D 测验。A、 B、 C、 D、 或17、测验线性回归的显著性时,遵循 B 的学生氏分布。A、=n-1 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n18、拉丁方试验设计的特点不包
26、括 D 。A、处理数必须等于重复数 B、误差项自由度小 C、适用于多因素试验 D、能较大程度地减少误差19、算术平均数的重要特征之一是离均差的总和( A )A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零20、在一元线性回归中,以下计算离回归平方和的公式中错误的是( D )A、 B、 C、 D、 21、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数0.5,其正态标准离差的表达中,错误的是( B )。A、 B、 C、 D、22、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于( D )A、次数总和 B、次数总和 C、0.95 D、123、方差分析基本假定中除可加性、同质性外,尚有( C )假定。A、无偏性 B、无互作 C、正
27、态性 D、重演性24、若接受,则( D )A、犯错误 B、犯错误 C、犯错误或不犯错误 D、犯错误或不犯错误25、当样本容量增加时,样本平均数的分布趋于( A )A、正态分布 B、分布 C、分布 D、分布26、偏回归系数的假设测验可用( B )。A、测验 B、或测验 C、测验 D、测验27、单个平均数的假设测验用 C 测验。A、u B、t C、u或t D、F28、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和 A 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零29、在一个平均数和方差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样,其样本平均数服从 A 分布。A. N(10, 1) B. N(0, 10) C
28、. N(0, 1) D. N(0, 20)30、在一元线性回归分析中, = A 。 A、0 B、 C、 D、31、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5”,其正态标准离差的表达式中,错误的是 B A、 B、C、 D、32、F测验保护的最小显著差数法又可记为 B 。A、法 B、法 C、法 D、33、正态分布不具有下列 D 之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等34、测验偏回归系数的显著性时,遵循 C 的学生氏分布。A、=n-1 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n40、两个样本方差的差异显著性一般用 B 测验。A、 B、 C、 D、测验41、两个平均数
29、的假设测验用 C 测验。A、u B、t C、u或t D、F42、算术平均数的重要特性之一是离均差之和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零43、在标准正态分布中以样本容量10进行抽样,其样本平均数服从 B 分布。A. N(10, 1) B. N(0, 0.1) C. N(0, 1) D. N(10, 10)44、在一元线性回归分析中, = B 。 A、0 B、 C、 D、45、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5”,其正态标准离差的表达式中,错误的是 B A、 B、C、 D、46、有保护的最小显著差数法又可记为 B 。A、法 B、法 C、法 D、47、t分布不具有下列 D
30、之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等48、测验回归系数的显著性时,遵循 B 的学生氏分布。A、=n-1 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n49、对一批水稻种子做发芽试验,抽样10粒,得发芽种子8粒,若规定发芽率达90%为合格,这批种子是否合格? A 。A、不显著 B、显著 C 、极显著 D、不好确定50、单个方差的假设测验一般用 D 测验。A、 B、 C、 D、测验51、单个平均数的假设测验用 C 测验。A、u B、t C、u或t D、F52、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零53、在一个平均数和方
31、差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样,其样本平均数差数服从 C 分布。A. N(10, 10) B. N(0, 10) C. N(0, 2) D. N(0, 20)54、在一元线性回归分析中, = C 。 A、0 B、 C、 D、55、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5”,其正态标准离差的表达式中,错误的是 B A、 B、C、 D、56、F测验保护的最小显著差数法简称为 B 。A、法 B、法 C、法 D、57、正态分布不一定具有下列 D 之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等58、测验偏回归系数的显著性时,遵循 C 的学生氏分布。A、=n-1
32、 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n59、对一批水稻种子做发芽试验,抽样1000粒,得发芽种子870粒,若规定发芽率达90%为合格,这批种子是否合格 C 。A、不显著 B、显著 C 、极显著 D、不好确定第2页60、两个样本方差的差异显著性一般用 B 测验。A、 B、 C、 D、测验61、两个方差的假设测验用 D 测验。A、u B、t C、u或t D、F62、算术平均数的重要特性之一是离均差的平方和 A 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零63、随机抽样中说法错误的是 C 。A、是的无偏估值 B、是的无偏估值 C、是的无偏估值 D、不是的无偏估值64、在一元线性回归分析中, =
33、D 。 A、0 B、 C、 D、65、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于 D 。A、次数总和n B、次数总和n+1 C、0.95 D、1.0066、F测验保护的最小显著差数法记为 B 。A、法 B、法 C、法 D、 67、已知原总体N(100,2),现以n=10从新总体抽得=101,则该样本平均数与原总体平均数之间差异 D 。 A、达显著水平 B、未达显著水平 C、达极显著水平 D、不好确定68、测验偏回归系数的显著性时,遵循 C 的学生氏分布。A、=n-1 B、=n-2 C、=n-m-1 D、=n69.如果事件 与事件不能同时发生,则和应称为 D 。A、和事件 B、积事件 C、对立事件 D、
34、互斥事件70.当样本容量增加时,样本平均数的分布趋于 A 。A、正态分布 B、分布 C、分布 D、分布71. 二因素随机区组试验的方差分析中总变异的平方和与自由度可以细分成 C 部分。A、 三部分 B、四部分 C、五部分 D、六部分72. 试验误差主要由 D 引起的。A、水平 B、处理 C、唯一差异原则 D、环境变异72. 回归系数b的标准误等于 A 。A、 B、C、 D、73. 在多元线性回归和相关分析中,计算下列 C 时,需要用到信息阵的逆矩阵(元素)。A、复相关系数和离回归标准差 B、偏相关系数和多元决定系数C、偏回归平方和和偏相关系数 D、多元决定系数和复相关系数74. 成对比较的特点
35、不包括 B A、加强了试验控制 B、误差方差自由度大C、不受总体方差是否相等的干扰 D、可减小误差75测验若干个处理平均数与某一“对照”平均数的差异显著性的多重比较一般用 D 。A、测验法 B、SSR测验法 C、PLSD测验法 D、DLSD测验法76. 在一元线性回归中,下列叙述不正确的是 D 。A、有回归必然有相关B、回归显著相关必然显著C、相关关系不显著不一定、无关D、相关显著必然关系密切77、两个方差的假设测验用 D 测验。A、u B、t C、u或t D、F78、二因素随机区组试验总变异的平方和与自由度可以细分成 C 个部分。A、3 B、4 C、5 D、679、测得19701981年间越
36、冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为(以6月30日为0)10,6,10,5,6,10,-1,12,11,9,1,8。则其变异系数为 C 。 A、25.1 B、3.8 C、55.5 D、54.380、接受H0,将导致 D 。A、必犯错误 B、必犯错误 C、犯或不犯错误 D、犯或不犯错误81、对一批棉花种子做发芽试验,抽样1000粒,得发芽种子890粒,若规定发芽率达90%为合格,这批种子是否合格的测验为 A 。 A、不显著 B、显著 C 、 极显著 D、 不好确定82、某一处理平均数,与期望值的差异 D 。A、 不显著 B、 显著 C、 极显著 D、 不好确定83、在一元线性回归分析中, D
37、。A、 0 B、 SP C、 U D、 Q84、可估计和减少试验误差的手段是: C 。A、局部控制 B、随机 C、重复 D、唯一差异原则85、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零86、一个单因素试验不用 D 试验。 A、完全随机 B、随机区组 C、拉丁方 D、裂区87、如果事件A1和A2不能同时发生,则A1和A2应称为 D A、和事件 B、积事件 C、对立事件 D、互斥事件88、下列描述中不正确的说法是 D A、间断性变数在分组时组距通常为整数B、次数分布图中折线与横轴围成的面积与方柱图的总面积相等C、总体平均数不受抽样误差的影响D、二项分布
38、的概率均可用正态分布小区间的概率求取89、当YN(100,100)时, 以样本容量n=4抽得样本平均数大于110的概率 C A、0.05 B、0.10 C、0.025 D、0.0190、当r0时,的关系是 B 。A. B. C. D.不好确定91、同一组资料,简单相关系数与偏相关系数假设测验的结论 A 。A、不一致 B、完全一致 C、不一定一致 D、基本一致92、回归系数b的标准误等于 A 。A、 B、 C、 D、 93、在一元线性回归分析中, A A、0 B、SP C、U D、Q94、可估计和减少试验误差的手段是: C 。A、局部控制 B、随机 C、重复 D、唯一差异原则95、简化协方差分析
39、不包括 B 的作用。 A、控制试验误差 B、测验bi间差异显著性 C、矫正平均数测验 D、不同变异来源相关关系分析96、在一元线性回归分析中,下列不正确的叙述为 C 。A、有回归必有相关 B、相关显著回归必然显著C、相关显著必然关系密切 D、X、Y相关关系不显著并不一定X、Y无关97、两个平均数的假设测验(成对比较)用 B 测验。A、u B、t C、u或t D、F98、二因素完全随机化试验总变异的平方和与自由度可以细分成 B 个部分。A、3 B、4 C、5 D、699、变数YN(100,80),当以n1=n2=10进行抽样时, 的概率约为 B 。A、0.10 B、0.05 C、0.025 D、
40、0.01100、测验线性回归的显著性时遵循自由度 B 的学生氏分布。A、 B、 C、 D、101、同一组资料中,简单相关系数与偏相关系数假设测验的结论 A 。A、不一致 B、一致 C、基本一致 D、不好确定102、某一处理平均数,与期望值的差异 D 。A、 不显著 B、 显著 C、 极显著 D、 不好确定103、在一元线性回归分析中, D 。A、 0 B、 SP C、 U D、 Q104、可估计和减少试验误差的手段是: C 。A、局部控制 B、随机 C、重复 D、唯一差异原则105、简化协方差分析不包括 B 的作用。 A、控制试验误差 B、测验bi间差异显著性 C、矫正平均数测验 D、不同变异
41、来源相关关系分析106、一个单因素试验不用 D 试验。 A、完全随机 B、随机区组 C、拉丁方 D、裂区107、测得19701981年间越冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为(以6月30日为0)10,6,5,6,-1,9,1,8。则其变异系数约为 C A、58.6 B、54.8 C、69.4 D、64.9108、假设测验时否定H0,将 C A、必犯错误 B、必犯错误C、犯或不犯错误 D、犯或不犯错误109、可估计和减少试验误差的手段是 C A、局部控制 B、随机 C、重复 D、唯一差异原则110、变数,当以n1=n2=10进行抽样时,的概率约为 B A、0.10 B、0.05 C、0.025
42、 D、0.01112、算术平均数的重要特征之一是离均差的总和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零113、对一批棉花种子做发芽试验,抽样1000粒,得发芽种子880粒,若规定发芽率达90%为合格,这批种子是否合格得测验为 B A、不显著 B、显著 C、极显著 D、不好确定114、在一元线性回归分析中, B A、0 B、SP C、U D、Q115、下列三个正确的说法是: D 、 A 、 E A、 标准误将随着的增大而增大。B、 不犯错误必犯错误。C、 足够大,必趋于分布。D、 平方和必有相应的自由度。E、 有回归必有相关F、 与相关极显著必定关系密切116算术平均数的重要特性之一是离
43、均差的总和(C)A. 最小 B. 最大 C. 等于零 D. 接近零117正态分布曲线与横轴之间的总面积等于(D)A. 次数总和n B. 次数总和n+1 C. 0.95 D. 1.00118回归系数b的标准误等于(A) 119统计推断某参数在区间L1,L2内的信度为P,则最常用的P值是(D)A. 0.01 B. 0.05 C. 0.90 D. 0.95120如测验k(k3)个样本方差是否来源于方差相等的总体,这种测验在统计上称为(A)。A. 方差的同质性测验 B. 独立性测验 C. F测验 D. 适合性测验121用标记字母法表示多重比较结果时,如果两个平均数间差异显著,则它们后面一定要标上(D)
44、A. 相同拉丁字母 B. 小写拉丁字母 C. 大写拉丁字母 D. 不同小写拉丁字母122在多元线性回归和相关分析中,计算下列( C )和( D )时,需用到信息阵的逆矩阵(元素)。A. 复相关系数 B. 总回归平方和 C. 偏回归平方和D. 偏相关系数 E. 离回归标准差 F. 多元决定系数123测验时,否定一个正确的假设H0,则 A 。A. 犯了错误 B. 犯了错误 C. 不犯错误 D. A或B 124、统计数的无偏估计指该统计数 D 总体参数。A. 不偏离于 B. 等于 C. 趋于 D. 期望值等于125、在一个平均数和方差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样,其样本平均数差数服从
45、C 分布。A. N(10, 10) B. N(0, 10) C. N(0, 2) D. N(0, 20)126、方差分析基本假定中除可加性、正态性外,尚有 C 假定。A. 无偏性 B. 无互作 C. 同质性 D. 重演性127、一个单因素试验不用 D 试验。A. 对比 B. 随机区组 C. 拉丁方 D. 裂区128、简化协方差分析不具有 B 的功能。A. 减小试验误差 B. 测验回归系数差异C. 测验矫正平均数差异 D. 不同变异来源相关分析129、在一元线性回归分析中, A 。A. 0 B. SP C. Q D. U130、偏回归系数测验极显著,则偏相关系数测验 B 。A. 显著 B. 极显
46、著 C. 不一定显著 D. 不好确定131、YN(100, 80),当以n1=n2=10进行抽样时,的概率约为 B 。A. 0.10 B. 0.05 C. 0.025 D. 0.01132、下列四个说法中,不正确的说法为 D 。 A. 平方和必有对应的自由度 B. 有回归必有相关 C. 标准误随n的增大而变小 D. X与Y相关显著必定关系密切 1、已知,则在区间的概率为 0.99 。2、方差分析中常用的变量转换方法有 反正弦转换 、 对数转换 和 平方根转换 。3、已知,则在区间的概率为 0.95 。4、有一双变数资料,依的回归方程为,依的回归方程为,则其相关系数0.816 。5、写出下面假设
47、测验的无效假设:两个平均数成对比较的:;一元线性回归关系的无效假设: 无线性关系 或 。6、两个样本方差的差异显著性一般用 测验。7、已知,则在区间的概率 95%或0.95 。已知,则在区间的概率 99% 。8、一个二因素完全随机化试验,在A和B因素皆固定时,其MSA的期望均方为: 。9、试验误差控制的三原则除重复外,还有 随机和局部控制原则 。10.当多个处理与共用对照进行显著性比较时,常用 DLSD 方法进行多重比较。11.相关系数的标准误()=。12、一个二因素随机区组试验,在A和B因素皆固定时,其的期望均方为: 。14、变量的数据转换方法除反正弦转换外,还有 对数和平方根转换 。15.用分布测验 假设的(一般)表达式为:。16、回归系数的标准误()=。2. 单因素随机完全区组试验的线性数学模型为:;二因素完全随机化试验的线性数学模型为:;元线性回归模型。17. 写出多元线性回归关系的假设测验的无效假设H0:,两个平均数成对比较的无效假设H0:。18 已知N(12, 12), N(10, 22),且和独立,当以抽样时,平均数差数( 2,34/8)或(2,4.
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