单选题证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为A两独立样本比较的t检验Bu检验C方差齐性检验Dt＇检验E正态性检验
单选题
证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为
A
两独立样本比较的t检验
B
u检验
C
方差齐性检验
D
t＇检验
E
正态性检验
参考解析
解析：
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（127—131题共用备选答案）A．两独立样本比较的t检验B．u检验C．方差齐性检验D．t检验E．正态性检验127.证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为128.验证两个样本的方差的不等是否是由于抽样误差引起的可用哪种方法129.两大样本均数的比较可用130.当两样本方差不齐时，进行均数比较可用哪种方法131.当两个样本例数均为20，且具有正态性和方差齐性的条件，则两均数比较可用哪种方法
使用Mood's中位数检验时,选择应用的条件和假设() A.正态/非正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性B.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同，检验中位数的相等性C.正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性D.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同/不相同，检验中位数的相等性
证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为A.两独立样本比较的t检验B.u检验SXB 证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为A.两独立样本比较的t检验B.u检验C.方差齐性检验D.t'检验E.正态性检验
正态概率纸的作用有（ ）。A.检验一个样本是否来自正态分布 B.检验一个样本是否来自二项分布C.检验一个样本是否来自对数正态分布D.若描点呈直线状，可在图上作正态均值μ的估计 E.若描点呈直线状，可在图上作正态标准差σ的估计
某公司的六西格玛项目中要验证某个因子对Y的显著影响，该因子有两个水平，收集了该因子每个水平30个数据，但做正态性检验，发现数据非正态，则应该（）A、直接使用双样本t进行分析B、先检验是否等方差，再使用双样本t进行分析C、将造成非正态的点全部删掉，使得数据正态后在进行双样本t检验D、使用非参数方法进行检验
使用Mood’s中位数检验时，选择应用的条件和假设是（）A、非正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性B、非正态数据、方差不相等、分布形状相同，检验中位数的相等性C、正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性D、非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同，检验中位数的相等性
对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了“Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法，但却得到了3种不同结论：“Anderson-Darling”检验p-value0.005因而判数据“非正态”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是（）.A、按少数服从多数原则，判数据“正态”。B、任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。C、检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D、此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。
用单样本K-S检验某学校期末统考的成绩是否是正态分布，若Dmaxα则表明（）A、拒绝原假设，成绩分布是正态B、拒绝原假设，成绩分布不是正态C、不能拒绝假设，成绩分布是正态D、不能拒绝原假设，成绩分布不是正态
单选题使用Mood’s中位数检验时，选择应用的条件和假设是（）A非正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性B非正态数据、方差不相等、分布形状相同，检验中位数的相等性C正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性D非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同，检验中位数的相等性
单选题在进行过程能力分析时，需要判断数据的正态性。某六西格玛黑带在进行过程能力分析时发现数据呈现右偏态分布，此时应采取何种处理：（）A将导致右偏的部分极端数据剔除，使数据分布呈对称分布B采用倒数转换，使数据满足正态性要求C采用Box-Cox转换，使数据满足正态性要求D检查是否是由于异常因素导致的非正态，如果是，则应在消除异常因素后重新收集数据，否则，可以采用数据的正态性转换方法进行转换
单选题对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了“Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法，但却得到了3种不同结论：“Anderson-Darling”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是（）.A按少数服从多数原则，判数据“正态”。B任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。C检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。