A.只提高1千克，產(chǎn)量的提高肯定是不顯著的
B.日產(chǎn)量平均值為201（千克），確實比原來200（千克）有提高
C.因為沒有提供總體標準差的信息，因而不可能作出判斷
D.不必提供總體標準差的信息，只要提供樣本標準差的信息就可以作出判斷
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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
A.由于樣本相關系數(shù)小于0.8，所以二者不相關
B.由于樣本相關系數(shù)大于0.6，所以二者相關
C.由于檢驗兩個變量間是否有相關關系的樣本相關系數(shù)的臨界值與樣本量大小有關，所以要查樣本相關系數(shù)表才能決定
D.由于相關系數(shù)并不能完全代表兩個變量間是否有相關關系，本例信息量不夠，不可能得出判定結果
A.40
B.4
C.0.4
D.0.2
A.3個自變量回歸系數(shù)檢驗中，應該至少有1個以上的回歸系數(shù)的檢驗結果是顯著的（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，此時的結果已無意義，要對數(shù)據(jù)重新審核再來進行回歸分析。
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關系，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。
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