考虑一个样本量为100的多元回归模型[img=196x23]180369c8966dd38.png[/img]，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（ ）分布 A: F(38, 38) B: [img=42x27]180369c89f25a1e.png[/img] C: F(47, 47) D: F(37, 37)
考虑一个样本量为100的多元回归模型[img=196x23]180369c8966dd38.png[/img]，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（ ）分布 A: F(38, 38) B: [img=42x27]180369c89f25a1e.png[/img] C: F(47, 47) D: F(37, 37)
考虑一个样本量为100的多元回归模型[img=196x23]180369c8966dd38.png[/img]，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（ ）分布 未知类型：{'options': ['F(38, 38)', '', 'F(47, 47)', 'F(37, 37)'], 'type': 102}
考虑一个样本量为100的多元回归模型[img=196x23]180369c8966dd38.png[/img]，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（ ）分布 未知类型：{'options': ['F(38, 38)', '', 'F(47, 47)', 'F(37, 37)'], 'type': 102}
下列杂交或自交实验中，子一代能出现性状分离的是（） A: DD×dd B: dd×dd C: DD×DD D: Dd×Dd
下列杂交或自交实验中，子一代能出现性状分离的是（） A: DD×dd B: dd×dd C: DD×DD D: Dd×Dd
父亲的基因型是DD，母亲的基因型是dd，子代的基因型是（） A: DD B: Dd C: dd D: DD或dd
父亲的基因型是DD，母亲的基因型是dd，子代的基因型是（） A: DD B: Dd C: dd D: DD或dd
已知豌豆的高茎(D)对矮茎(d)为显性,在杂交试验中,后代有50%的矮茎,则其亲本的基因型是 A: DD×dd B: DD×Dd C: Dd×Dd D: Dd×dd E: dd×dd
已知豌豆的高茎(D)对矮茎(d)为显性,在杂交试验中,后代有50%的矮茎,则其亲本的基因型是 A: DD×dd B: DD×Dd C: Dd×Dd D: Dd×dd E: dd×dd
Dd和dd杂交会出现dd或Dd吗
Dd和dd杂交会出现dd或Dd吗
在Python中正确的字符串为 A: 'abc''dd'' B: 'abc''dd' C: ''abc''dd'' D: "abc\"dd\"
在Python中正确的字符串为 A: 'abc''dd'' B: 'abc''dd' C: ''abc''dd'' D: "abc\"dd\"
以下Python字符串中正确的是（） A: ‘abc”dd” B: ‘abc”dd’ C: “abc”dd” D: “abc\”dd\”
以下Python字符串中正确的是（） A: ‘abc”dd” B: ‘abc”dd’ C: “abc”dd” D: “abc\”dd\”
豌豆植株中，高D对矮d是显性，若子代中有50%是高杆的，50%是矮杆的，其亲本的基因组成是（） A: Dd和Dd B: DD和dd C: Dd和dd D: dd和dd
豌豆植株中，高D对矮d是显性，若子代中有50%是高杆的，50%是矮杆的，其亲本的基因组成是（） A: Dd和Dd B: DD和dd C: Dd和dd D: dd和dd
定义列表的HTML代码是() A: <dt><dl>***<dd>***</dl> B: <dd><dt>***<dl>***</dd> C: <dt><dd>***<dl>***</dt> D: <dl><dt>***<dd>***</dl>
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