单选题在2水平4因子的全因子试验中，通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的，而A、B、D均不显著，则回归模型中应至少包括（）A因子C及交互作用A*BB因子A、B、C及交互作用A*BC因子A、B、C及交互作用A*B、A*C、B*CD以上都不对
单选题
在2水平4因子的全因子试验中，通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的，而A、B、D均不显著，则回归模型中应至少包括（）
A
因子C及交互作用A*B
B
因子A、B、C及交互作用A*B
C
因子A、B、C及交互作用A*B、A*C、B*C
D
以上都不对
参考解析
解析：
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在4因子2水平全因子试验中,通过统计分析发现因子C及交互作用A*B是显著的,而A、B、D均不显著,则在回归模型中应至少包括() A.因子C及交互作用ABB.因子A、B、C及交互作用ABC.因子A、B、C及交互作用AB、AC、BCD.只包括因子A、B、C
用正交表安排试验时，通过方差分析发现因子A及交互作用A×B都是显著的，但C、 D是不显著的，那么应按( )寻找最好条件。A．找出因子D的最好水平B．找出因子A的最好水平C．找出因子A与B的最好水平搭配D．找出因子C的任意水平E．找出因子C与D的最好水平搭配
用正交表L8(27)安排试验时，通过方差分析发现因子A，C及交互作用A×B都是显著的，而B与D是不显著的，那么应该按( )寻找最好的条件。A．找出因子A的最好水平B．找出因子C的最好水平C．找出因子A与B的最好水平搭配D．找出因子D的最好水平E．找出因子B与D的最好水平搭配
当一个试验中不考虑交互作用，那么应按( )条件选择最好。A．取所有因子的最好的水平组合B．所有因子可以选择任意水平C．对显著因子找出最好水平组合D．对不显著因子可以选择任意水平E．对不显著因子找出最好水平组合
在2水平4因子的全因子试验中,通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的,而A、B、D均不显著,则回归模型中应至少包括:() A.因子C及交互作用A*BB.因子A、B、C及交互作用A*BC.因子A、B、C及交互作用A*B、A*C、B*CD.以上都不对
将4个二水平因子A、B、C、D安排在正交表L8(27)上，通过方差分析发现因子A与C显著，交互作用A×B也显著，而B与D不显著，而且因子的主次关系为A×B→C→A，为寻找最好的条件应该( )。A．分别找出因子A的最好水平与因子B的最好水平B．找出因子C的最好水平C．找出因子A与B的最好水平搭配D．找出使生产成本较低的因子D的水平E．找出因子A与C的最好水平搭配
在一个L8(27)正交试验中，因子A、B、C、D的F比如表2.3-7所示，则辨别因子的显著性情况为( )。A．A因子(在6=0.05)为显著B．B因子(在α=0.01)为显著C．B因子(在α=0.05)为显著D．C因子(在α=0.01)为显著E．D因子为不显著
在单因子方差分析方法中，已确认因子A在显著性水平α=0.05下是显著因子，在不查分位数表的情况下，下列命题中正确的是( )。A．在α＝0.10下，A是显著因子B．在α＝0.10下，A不是显著因子C．在α＝0.01下，A是显著因子D．在α＝0.01下，A不是显著因子
用正交表安排试验时，通过方差分析发现因子A及交互作用AXB都是显著的，但C、D是不显著的，那么应按（ ）寻找最好条件。A.找出因子D的最好水平 B.找出因子A的最好水平C.找出因子A与B的最好水平搭配 D.找出因子C的任意水平E.找出因子C与D的最好水平搭配
设单因子试验中，因子A有5个水平，若因子A的FA>F0.99(4, 18)，表示A因子（）。A.在a = 0. 01显著 B.在a = 0. 01不显著C.在a = 0. 99显著 D.在a = 0. 99不显著
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在2水平全因子试验中，通过统计分析发现因子C及A*B的交互作用是显著的，而A、B、D都不显著，在选取最佳方案时，应考虑：（）A、找出因子A、B、C的最好水平B、找出因子A、B、C、D的做好水平C、找出因子C的最好水平以及因子A*B的最好水平搭配D、找出因子C的最好水平
现已知因子A有3个水平，在试验中每一个水平下进行4次重复试验，并求得因子与误差平方和分别为SA=58.35，Se=46.85。在给定α=0.05的水平上因子A的显著性质为（）。A、显著的B、不显著的C、总是显著的D、总是不显著的
将4个二水平因子A，B，C，D安排在正交表L8(27)上，通过方差分析发因子A与C显著，交互作用A×B也显著，而B与D不显著，而且因子的主次关系为A×B→C→A，为寻找最好的条件应该（）。A、分别找出因子A的最好水平与因子B的最好水平B、找出因子C的最好水平C、找出因子A与B的最好水平搭配D、找出使生产成本较低的因子D的水平E、找出因子A与C的最好水平搭配
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在试验设计中，我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行―代码化‖（Coding）。例如在2水平时，把―高‖―低‖二水平分别记为―1‖及―-1‖。这样做的好处是（）A、比未代码化时提高了计算的精度。B、代码化后，可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显著；而未代码化时不能这样判断。C、代码化后，删除回归方程中某些不显著之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时，在删除某些不显著之项时其它各项回归系数可能有变化。D、由于代码化后，各因子或因子间的交互作用的回归系数之估计量间相互无关，如果在对系数进行系数显著性检验时，某系数P—value较大（例如大于0.2），证明它们效应不显著，可以直接将其删除；而未代码化时，各项回归系数间可能有关，因而即使某系数系数显著性检验时的P—value较大，也不能冒然删除。
多选题用正交表安排试验时，通过方差分析发现因子A及交互作用A×B都是显著的，但C、D是不显著的，那么应按（ ）寻找最好条件。A找出因子D的最好水平B找出因子A的最好水平C找出因子A与B的最好水平搭配D找出因子C的任意水平E找出因子C与D的最好水平搭配
单选题在2水平全因子试验中，通过统计分析发现因子C及A*B的交互作用是显著的，而A、B、D都不显著，在选取最佳方案时，应考虑：（）A找出因子A、B、C的最好水平B找出因子A、B、C、D的做好水平C找出因子C的最好水平以及因子A*B的最好水平搭配D找出因子C的最好水平
多选题在试验设计中，我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行―代码化‖（Coding）。例如在2水平时，把―高‖―低‖二水平分别记为―1‖及―-1‖。这样做的好处是（）A比未代码化时提高了计算的精度。B代码化后，可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显著；而未代码化时不能这样判断。C代码化后，删除回归方程中某些不显著之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时，在删除某些不显著之项时其它各项回归系数可能有变化。D由于代码化后，各因子或因子间的交互作用的回归系数之估计量间相互无关，如果在对系数进行系数显著性检验时，某系数P—value较大（例如大于0.2），证明它们效应不显著，可以直接将其删除；而未代码化时，各项回归系数间可能有关，因而即使某系数系数显著性检验时的P—value较大，也不能冒然删除。
多选题用正交表L8（27）安排试验时，通过方差分析发现因子A，C及交互作用A×B都是显著的，而B与D是不显著的，那么应该按（ ）寻找最好的条件。A找出因子A的最好水平B找出因子C的最好水平C找出因子A与B的最好水平搭配D找出因子D的最好水平E找出因子B与D的最好水平搭配
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