A.2個(gè)相關(guān)樣本
B.2個(gè)獨(dú)立樣本
C.K個(gè)獨(dú)立樣本
D.K個(gè)相關(guān)樣本
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A.2個(gè)獨(dú)立樣本
B.K個(gè)相關(guān)樣本
C.2個(gè)相關(guān)樣本
D.K個(gè)獨(dú)立樣本
A.5
B.6
C.3
D.4
A.對(duì)總體的分布不作假設(shè)或僅作非常一般性假設(shè)
B.總體服從正態(tài)分布
C.需估計(jì)總體參數(shù)
D.不能做分布擬合檢驗(yàn)
A.如果某自變量的F檢驗(yàn)顯著，則該變量對(duì)因變量影響顯著
B.如果截距的F檢驗(yàn)顯著，則截距對(duì)因變量影響顯著
C.如果校正模型的F檢驗(yàn)顯著，則該方差分析模型不成立
D.如果交互效應(yīng)的F檢驗(yàn)顯著，則交互效應(yīng)對(duì)因變量影響顯著
A.誤差平方和等于校正模型平方和加上截距平方和
B.校正模型平方和等于各個(gè)自變量平方和加上交互項(xiàng)平方和
C.校正的總計(jì)平方和等于校正模型平方和加上誤差平方和
D.總計(jì)平方和等于校正模型平方和加上截距平方和
最新試題
在無(wú)序多分類非條件Logistic回歸分析中，若結(jié)果變量取值有k個(gè)選項(xiàng)，則需要Logistic回歸模型的個(gè)數(shù)為（）。
隨機(jī)變量和分布函數(shù)的關(guān)鍵字分（）。
為彌補(bǔ)缺失值帶來的信息損失和解決分析中的問題，會(huì)采用各種差值方法，給缺失值較為合理的值，以得到完整的數(shù)據(jù)集。
描述數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布的是（）
Kaplan-Meier分析劃分生存時(shí)間段的分割點(diǎn)是實(shí)際死亡發(fā)生時(shí)間，所以利用數(shù)據(jù)的信息更多，而壽命表分析則粗略一些，損失的信息多。
小樣本情形時(shí)的Pearson系數(shù)數(shù)值穩(wěn)定性和可信性不太好。
在判別分析中，哪種判別函數(shù)是適合計(jì)數(shù)資料類型的？（）
在時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題中，事物趨勢(shì)外推分析之前須優(yōu)選曲線類型。
聚類分析與判別分析的一個(gè)重要區(qū)別是分析前個(gè)案分類類別數(shù)量是否已經(jīng)確定。
反分布函數(shù)包括（）項(xiàng)。