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[单选题]

t检验中,若即|t|<t0.05(df),则表明样本实得差异由误差引起的概率()。

A.P>1%

B.P>5%

C.1%

D.P<1%

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第1题
t检验中,t>t0.05,v ,p<0.05,拒绝检验假设,其基本依据是

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第2题
两样本均数比较的t检验中,t<t0.05,υ,则正确结论是:A.ul=u2B.ul≠u2C.两样本

两样本均数比较的t检验中,t<t0.05,υ,则正确结论是:

A.ul=u2

B.ul≠u2

C.两样本均数相同

D.样本均数问的差异有统计学意义

E.现有的样本均数差异是由于抽样原因引起的可能性很小

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第3题
两样本均数比较的t检验,t<t0.05,v,则正确结论是

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第4题
两个样本均数比较t检验(α=0.05),当︱t︱<t0.05,(υ)时,下列哪个陈述不对A.不拒绝检验假设B.不拒绝蹋

两个样本均数比较t检验(α=0.05),当︱t︱<t0.05,(υ)时,下列哪个陈述不对

A.不拒绝检验假设

B.不拒绝蹋

C.不拒绝无效假设

D.不拒绝原假设

E.不拒绝备择假设

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第5题
已知双侧t0.05/2,18=2.101,若t=2.82,则可以认为()。

A.P>0.05

B.P>0.01

C.P<0.05

D.P<0.01

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第6题
某配对资料经秩和检验,得T=T+=16.5,m=9,经查表得T0.1(9)=8~37,T0.05(9)=5~40,T0.01(9)=

某配对资料经秩和检验,得T=T+=16.5,m=9,经查表得T0.1(9)=8~37,T0.05(9)=5~40,T0.01(9)=1~44,则下列结果正确的是

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第7题
一般情况下,t分布中,双侧t0.05,νA、大于1.96B、小于1.96C、大于2.58D、小于2.58E、以上都不正确

一般情况下,t分布中,双侧t0.05,ν

A、大于1.96

B、小于1.96

C、大于2.58

D、小于2.58

E、以上都不正确

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第8题
已知t0.05/2.18=2.101,则区间(一2.101,2.101)与t分布曲线所围面积是

已知t0.05/2.18=2.101,则区间(一2.101,2.101)与t分布曲线所围面积是

A.2.5%

B.5.O%

C.95.0%

D.97.5%

E.99.O%

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第9题
下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归统计: MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F Significa..

下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归统计: MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-05 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果,下列判断正确的是()。

A、出租率与月租金价格之间的线性关系为:=49.3177+0.2492x

B、回归系数=0.2492,表示:月出租率增加1%,月租金平均增加0.2492%

C、=63.22%,表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%,回归方程的拟合程度一般

D、估计标准误差Se=2.6858,表示,当用月租金来预测出租率时,平均的预测误差为2.6858%,表明预测误差不大

E、方差分析中SignificanceF=2.798E-05<0.05,说明两者线性关系显著<br>

F、回归系数检验的P-Value=0.0000<0.05,说明回归系数通过显著检验<br>

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第10题
多组均数的两两比较中若不用q检验而用t检验则()。

A、结果更合理

B、会把一些无差别的总体判断为有差别的概率加大

C、会把一些有差别的总体判断为无差别的概率加大

D、以上都不对

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第11题
若进行两个小样本的计量资料比较,如果方差不齐,则其假设检验可用

A.t检验

B.u检验

C.方差分析

D.卡方检验

E.秩和检验

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