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(jié)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(jié)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(guān)關(guān)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。
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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。
A.將工人及繞線器作為兩個因子,進行兩種方式分組的方差分析(Two-WayANOVA.,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.將工人及繞線器作為兩個因子,按兩個因子交叉(CrosseD.的模型,用一般線性(GeneralLinearModel)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.將工人及繞線器作為兩個因子,按兩個因子嵌套(NesteD.的模型,用全嵌套模型(FullyNestedANOVA.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(GageRRStudy-CrosseD.,直接計算出工人及繞線器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。
A.上須觸線終點為:7;下須觸線終點為:-3.5
B.上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-3.5
C.上須觸線終點為:7;下須觸線終點為:-4
D.上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-4
A.不使用不同的測量員,就不再有“再現(xiàn)性”誤差了。
B.不同的設定的V值所引起的變異是“再現(xiàn)性”誤差。
C.同一個設定的V值,多次重復測量同樣一個機柜所引起的變異是“再現(xiàn)性”誤差。
D.在不同時間周期內(nèi),用此測電阻儀測量同一個機柜時,測量值的波動是“再現(xiàn)性”誤差。
A.均值2.0mm;方差0.2
B.均值20mm;方差0.04
C.均值20mm;方差0.4
D.均值20mm;方差4
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