未知类型：{'options': ['', '', '', '以上都不对'], 'type': 102}
举一反三
- 为了表示响应函数的弯曲性，我们拟合一个二阶响应曲面模型[img=349x65]180345a66ed2c1f.png[/img]。用加入中心点的方法来检验弯曲性，实际上是检验假设 未知类型：{'options': ['', '', '', '以上都不对'], 'type': 102}
- 为了表示响应函数的弯曲性，我们拟合一个二阶响应曲面模型[img=349x65]18037fed763aad5.png[/img]。用加入中心点的方法来检验弯曲性，实际上是检验假设 A: [img=289x65]18037fed7fe7785.png[/img] B: [img=323x51]18037fed8a76db7.png[/img] C: [img=268x65]18037fed95375ed.png[/img] D: 以上都不对
- 在两水平析因设计中，为了模拟响应函数的弯曲性，我们拟合一个二阶响应曲面模型[img=375x65]180345a953ec996.png[/img]。用加入中心点的方法来检验弯曲性，实际上是检验假设[img=268x65]180345a95fcfb8d.png[/img]。
- ARMA([img=25x18]180364b7d04e93c.png[/img])模型识别主要使用的工具是（ ） 未知类型：{'options': ['自相关函数', '偏自相关函数', 'ADF检验', 'DF检验', '180364b7d8a164a.png检验'], 'type': 102}
- 对于一元回归模型[img=185x28]17d60b15c94e159.png[/img]，采用t统计量检验[img=73x28]17d60b15da8e10b.png[/img]（） 未知类型：{'options': ['', '', '其余选项都不对', ''], 'type': 102}
内容
- 0
函数[img=83x34]1802e2aef0a32c2.jpg[/img]在[img=28x19]1802e2aef932b57.jpg[/img]上的最小值为（ ）. 未知类型：{'options': ['-1', '', '', '以上都不对'], 'type': 102}
- 1
用皮尔逊[img=85x96]17d622d762d6f8a.png[/img]拟合优度检验[img=90x96]17d622d7755d38b.png[/img]：总体分布函数为[img=456x96]17d622d78533f72.png[/img]，其中[img=296x95]17d622d7985172e.png[/img]未知，则检验统计量[img=472x180]17d622d7a8272db.png[/img]（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 2
已知总体[img=220x24]17de89100c74381.png[/img]，为检验X 的均值是否大于Y 的均值，需检验假设（ ） 未知类型：{'options': ['17de8910183d09f.png;', '17de89102698cc7.png;', '17de891033188f7.png;', '17de89103f3845c.png.'], 'type': 102}
- 3
由方程 [img=95x61]1802fa5d56a0d33.png[/img] 表示的函数的二阶导数[img=108x46]1802fa5d5f4874a.png[/img] 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 4
表示板料弯曲变形程度大小的参数是（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', '都不对'], 'type': 102}