A.經(jīng)驗(yàn)判斷
B.小概率原理
C.抽樣分布
D.統(tǒng)計(jì)數(shù)間的差異
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A.t分布不涉及參數(shù)
B.t值使用了樣本容量
C.小樣本的標(biāo)準(zhǔn)離差服從t分布
D.小樣本趨于t分布
A.H0成立，經(jīng)檢驗(yàn)被拒絕的概率
B.H0成立，經(jīng)檢驗(yàn)不能拒絕的概率
C.H0不成立，經(jīng)檢驗(yàn)被拒絕的概率
D.H0不成立，經(jīng)檢驗(yàn)不能拒絕的概率
A.使α減少，但β增大
B.使β減少，但α增大
C.使α，β同時(shí)都減少
D.使α，β同時(shí)都增大
A.H0真，接受H0
B.H0真，拒絕H0
C.H0不真，拒絕H0
D.H0不真，接受H0
A.一定會(huì)被拒絕
B.一定不會(huì)被拒絕
C.可能被拒絕，也可能不被拒絕
D.無法判斷
最新試題
已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=（）時(shí)到最高點(diǎn)。
在最小顯著差數(shù)法、q法和新復(fù)極差法，這三種多重比較方法中哪一個(gè)在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)犯第一類錯(cuò)誤的概率最小（）
某玉米株高的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為150cm和30cm，果穗長(zhǎng)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為30和10cm，可認(rèn)為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。
獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。
小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值為18和3（厘米），品種B為30和4.5（厘米），根據(jù)變異系數(shù)，品種B的該性狀變異大于品種A。
數(shù)量性狀的分布適合性測(cè)驗(yàn)，要通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)精心誤差隨機(jī)大樣本數(shù)據(jù)采集。
建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識(shí)。
兩個(gè)回歸方程的比較中，若回歸系數(shù)差異顯著，則不需要比較回歸截距是否差異顯著。
建立有用的直線回歸方程，一方面要求有較好決定系數(shù)，另一方面要求有比較大的樣本容量。
隨機(jī)變量是用來代表總體的任意數(shù)值的，隨機(jī)變數(shù)是隨機(jī)變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機(jī)樣本資料，可用來估計(jì)總體參數(shù)。