方差分析中,F
( 3 , 24 )
= 0.99 , F 检验的结果肯定(
)。
A: 显著
B: 不显著
C: 必须查表才能确定
D: 不确定
( 3 , 24 )
= 0.99 , F 检验的结果肯定(
)。
A: 显著
B: 不显著
C: 必须查表才能确定
D: 不确定
B
举一反三
- 方差分析中，F(2，24)=0．90，则F检验的结果( ) A: 不显著 B: 显著 C: 查表才能确定 D: 此结果不可能
- 在方差分析中，F(2，12)=0.90。F检验的结果是______ A: 不显著 B: 显著 C: 查表才能确定 D: 无法确定
- 方差分析中,计算后F(2,24)=0.90。说明该F检验的结果为( )。 A: 不显著 B: 显著 C: 查表才能确定 D: 此结果是不可能的
- 方差分析中，[tex=7.0x1.286]e9pZom2fyeyHh3KVQrax6rP4JquQSRehHnbS2VoA2Tg=[/tex]. F检验的结果 A: A.不显著 B: B.显著 C: c.查表才能确定 D: D.此结果是不可能的
- 一个单因素方差分析中，已知F(2，24)=0．90。则F检验的结果 A: 不显著 B: 显著 C: 查表才能确定 D: 此结果是不可能的
内容
- 0
方差分析中，[tex=7.429x1.357]pHDexdzAS79HBKa0v5tQmC6bxDRRY68ZsQxnfsBG1EY=[/tex]检验的结果( )。 未知类型：{'options': ['不显著', '显著', '查表才能确定', '此结果是不可能的'], 'type': 102}
- 1
在多因素方差分析结果中，以下叙述正确的是（ ） A: 如果校正模型的F检验显著，则该方差分析模型不成立。 B: 如果某自变量的F检验显著，则该变量对因变量影响显著。 C: 如果交互效应的F检验显著，则交互效应对因变量影响显著。 D: 如果截距的F检验显著，则截距对因变量影响显著。
- 2
方差分析中F检验不显著可以进行多重比较
- 3
多元线性回归中,F检验是用来检验模型中每个自变量对y的影响是否显著。<br/>( )
- 4
简述异方差对下列各项有何影响:[br][/br](1) OLS估计量及其方差;(2)置信区间;(3)显著性t检验和F检验的使用。