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1、学习资料收集于网络,仅供学习和参考,如有侵权,请联系网站删除学习资料第 10 章方差分析与试验设计三、选择题1. 方差分析的主要目的是判断() 。. 各总体是否存在方差. 各样本数据之间是否有显著差异. 分类型自变量对数值型因变量的影响是否显著. 分类型因变量对数值型自变量的影响是否显著2. 在方差分析中,检验统计量是() 。. 组间平方和除以组内平方和. 组间均方除以组内均方. 组间平方除以总平方和. 组间均方除以总均方3. 在方差分析中,某一水平下样本数据之间的误差称为() 。. 随机误差. 非随机误差. 系统误差. 非系统误差4. 在方差分析中,衡量不同水平下样本数据之间的误差称为()
2、。. 组内误差. 组间误差. 组内平方. 组间平方5. 组间误差是衡量不同水平下各样本数据之间的误差,它() 。. 只包括随机误差. 只包括系统误差. 既包括随机误差,也包括系统误差. 有时包括随机误差,有时包括系统误差6. 组内误差是衡量某一水平下样本数据之间的误差,它() 。. 只包括随机误差. 只包括系统误差. 既包括随机误差,也包括系统误差. 有时包括随机误差,有时包括系统误差7. 在下面的假定中,哪一个不属于方差分析中的假定() 。. 每个总体都服从正态分布. 各总体的方差相等. 观测值是独立的. 各总体的方差等于08. 在方差分析中,所提出的原假设是210:= =k,备择假设是()
3、. 211: k. 211: k. 211: k. ,:211 k,不全相等9. 单因素方差分析是指只涉及() 。. 一个分类型自变量. 一个数值型自变量. 两个分类型自变量. 两个数值型因变量10. 双因素方差分析涉及() 。. 两个分类型自变量. 两个数值型自变量. 两个分类型因变量. 两个数值型因变量11. 12.11. 在方差分析中,数据的误差是用平方和来表示的。其中反映一个各观测值误差大小的平方和称为() 。. 组间平方和. 组内平方和精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 1 页,共
4、5 页 - - - - - - - - - - 学习资料收集于网络,仅供学习和参考,如有侵权,请联系网站删除学习资料. 总平方和. 水平项平方和12. 在方差分析中,数据的误差是用平方和来表示的。其中反映各个值之间误差大小的平方和称为() 。. 误差项平方和. 组内平方和. 组间平方和. 总平方和13. 在方差分析中, 数据的误差是用平方和来表示的。其中反映全部误差大小的平方和称为() 。. 误差项平方和. 组内平方和. 组间平方和. 总平方和14. 组内平方和除以相应的自由度的结果称为() 。. 组内平方和. 组内方差. 组间方差. 总方差15. 组间平方和除以相应的自由度的结果称为() 。
5、. 组内平方和. 组内方差. 组间方差. 总方差16. 17. 18.16. 在方差分析中,用于检验的统计量是() 。. 组间平方和. 组间平方和组内平方和总平方和. 组间方差. 组间方差组内方差总方差17. 在方差分析中,用于度量自变量与因变量之间关系强度的统计量是2R。其计算方法为() 。. 组间平方和. 组间平方和2R= 2R= 组内平方和总平方和. 组间方差. 组间方差2R= 2R= 组内方差总方差18. 在方差分析中,进行多重比较的前提是() 。. 拒绝原假设. 不拒绝原假设. 可以拒绝原假设也可以不拒绝原假设. 各样本均值相等19. 在方差分析中,多重比较的目的是通过配对比较来进一
6、步检验() 。. 哪两个总体均值之间有差异. 哪两个总体方差之间有差异. 哪两个样本均值之间有差异. 哪两个样本方差之间有差异20. 有交互作用的双因素方差分析是指用于检验的两个因素() 。. 对因变量的影响是独立的. 对因变量的影响是有交互作用的. 对自变量的影响是独立的. 对自变量的影响是有交互作用的精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 2 页,共 5 页 - - - - - - - - - - 学习资料收集于网络,仅供学习和参考,如有侵权,请联系网站删除学习资料21. 在双因素方差分析中,
7、度量两个分类自变量对因变量影响的统计量是2R,其计算公式为(). SSTSSCSSRR2. MSTMSCMSRR2. SSTSSRR2. SSTSSCR222. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS df MS F P-value F crit 组间A 1 7.50 3.15 0.10 4.84 组内26.19 11 2.38 总计33.69 12 表中“ A”单元格内的结果是(). 4.50 . 5.50 . 6.50 . 7.50 23. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS d
8、f MS F P-value F crit 组间7.50 A 7.50 3.15 0.10 4.84 组内26.19 B 2.38 总计33.69 12 表中“ A”单元格内和“B”单元格内的结果是(). 2和 9 . 2和 10 . 1和 11. 2和 11 24. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS df MS F P-value F crit 组间7.50 1 A 3.15 0.10 4.84 组内26.19 11 B 总计33.69 12 表中“ A”单元格内和“B”单元格内的结果是(). 6.50和 1.38 . 7.50和
9、2.38 . 8.50和 3.38 . 9.50和 4.38 25. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS df MS F P-value F crit 组间7.50 1 7.50 A 0.10 4.84 组内26.19 11 2.38 总计33.69 12 表中“ A”单元格内的结果是(). 2.15 . 3.15. 4.15 . 5.15 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 3 页,共 5 页 - - - - - - - - - -
10、学习资料收集于网络,仅供学习和参考,如有侵权,请联系网站删除学习资料26. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS df MS F P-value F crit 组间7.50 1 7.50 3.15 0.10 4.84 组内26.19 11 2.38 总计33.69 12 用的05.0的显著性水平检验假设210:,10:和2不相等,得到的结论是(). 拒接0. 不拒绝0. 可以拒接0也可以不拒绝0. 可能拒绝0也可能不拒绝027. 从两个总体中分别抽取71n和62n的两个独立随机样本。经计算得到下面的方差分析表:差异源SS df MS F
11、P-value F crit 组间7.50 1 7.50 3.15 0.10 4.84 组内26.19 11 2.38 总计33.69 12 用的05.0的显著性水平检验假设3210:,3210,:不全相等,得到的结论是(). 拒接0. 不拒绝0. 可以拒接0也可以不拒绝0. 可能拒绝0也可能不拒绝028. 下面是一个方差分析表:差异源SS df MS F 组间24.7 4 C E 组内A B D 总计62.7 34 表中 A,B,C,D,E 五个单元格内的数据分别是(). 38 ,30,6.175 ,1.27 ,4.86 . 38 ,29,6.175 ,1.27 ,4.86 . 38 ,30
12、,6.175 ,1.27 ,5.86 . 27.7,29,6.175 ,1.27 , 4.86 29. 从三个总体中各选取了4 个观察值, 得到组间平方和SSA=536 ,组内平方和SSE=828 ,组间均方与组内均方分别为(). 268, 92 . 134 , 103.5 . 179 , 92 . 238 , 92 30. 从三个总体中各选取了4 个观察值,得到组间平方和SSA=536 ,组内平方和SSE=828 ,精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 4 页,共 5 页 - - - - -
13、- - - - - 学习资料收集于网络,仅供学习和参考,如有侵权,请联系网站删除学习资料用的05.0的显著性水平检验假设3210:,3210,:不全相等,得到的结论是(). 拒接0. 不拒绝0. 可以拒接0也可以不拒绝0. 可能拒绝0也可能不拒绝031. 从四个总体中各选取了16 个观察值, 得到组间平方和SSA=1200 ,组内平方和SSE=300 ,用的05.0的显著性水平检验假设43210:,43210,:不全相等,得到的结论是(). 拒接0. 不拒绝0. 可以拒接0也可以不拒绝0. 可能拒绝0也可能不拒绝0四、选择题答案1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.13. 14. 15. 16. 17. 18.19. 20. 21. 22. 23. 24.25. 26. 27. 28. 29. 30.31. 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 5 页,共 5 页 - - - - - - - - - -
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