双因素方差分析涉及()。 A.两个分类型自变量B.一个数值型自变量C.两个分类型因变量D.两个数值型因变量
双因素方差涉及() A、两个分类型自变量B、两个数值型自变量C、两个分类型因变量D、两个数值型因变量
配合回归直线方程对资料的要求是 ( )。 A.因变量是给定的数值 ,自变量是随机的B.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的C.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的D.自变量和因变量都不是随机的
方差分析所研究的是()。 A、分类型自变量对分类型因变量的影响B、分类型自变量对数值型自变量的影响C、分类型因变量对数值型自变量的影响D、分类型自变量对数值型因变量的影响
双因素方差分析涉及一个数值型自变量。() 此题为判断题(对，错)。
多元线性回归指的是( )的回归。A．多个因变量对多个自变量B．单个因变量对多个自变量C．多个因变量对单个自变量D．单个因变量对单个自变量
当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之相应增加，这种相关关系是（）。当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之有减少的趋势，这种相关关系是（）。
当自变量的数值发生变动，因变量的随着发生大致均等的变动时，这种关系称为（）。当自变量的数值发生变动，因变量的随着发生变动，但这种变动是不均等的，这种关系称为（）。
配合回归直线方程对资料的要求是（）。A因变量是给定的数值，自变量是随机的B自变量是给定的数值，因变量是随机的C自变量和因变量都是随机的D自变量和因变量都不是随机的
方差分析所研究的是品质型自变量对数值型因变量的影响。
无交互作用的双因素方差分析是指用于检验的两个自变量对因变量的影响是独立的。
双因素方差分析涉及（）。A、两个分类型自变量B、一个数值型自变量C、两个分类型因变量D、两个数值型因变量
在实验法应用过程中，调研人员要（）A、操纵自变量B、操纵自变量和因变量C、观察自变量的变化是否受因变量的影响D、操纵自变量，观察因变量是否变化
协方差为正值表明（）。A、x的方差为正值B、y的方差为正值C、标准差为正值D、自变量与因变量之间正相关
根据直线回归方程，可由自变量数值计算出因变量的精确数值。
方差分析所要研究的问题是（）。A、各总体的方差是否相等B、各样本数据之间是否有显著差异C、分类型自变量对数值型因变量的影响是否显著D、分类型因变量对数值型自变量是否显著
方差分析的目的是（）A、比较不同总体的方差是否相等B、判断总体是否存在方差C、分析各样本数据之间是否存在显著差异D、研究各分类自变量对数值型因变量的影响是否显著
关于自变量和因变量，下列说法错误的是（）。A、因变量是引起其他变量变化的变量，故也称作原因变量。而自变量则称作结果变量B、在实验研究中，自变量又称作实验刺激，而因变量则往往是研究所测量的变量C、实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内容是考察自变量对因变量的影响，即考察实验剌激对因变量的影响D、实验中的自变量通常都是二分变量，即它通常只有两个取值：有和无，即给予实验刺激或不给予实验剌激
在回归模型中，t统计值的大小表示（）A、模型的拟合效果B、自变量对因变量的影响大小C、判断异方差D、模型趋势
单选题双因素方差分析涉及（）。A两个分类型自变量B一个数值型自变量C两个分类型因变量D两个数值型因变量
单选题在回归模型中，t统计值的大小表示（）A模型的拟合效果B自变量对因变量的影响C判断异方差D模型趋势
单选题方差分析的目的是（）A比较不同总体的方差是否相等B判断总体是否存在方差C分析各样本数据之间是否存在显著差异D研究各分类自变量对数值型因变量的影响是否显著
单选题配合回归直线方程对资料的要求是（）。A因变量是给定的数值，自变量是随机的B自变量是给定的数值，因变量是随机的C自变量和因变量都是随机的D自变量和因变量都不是随机的
单选题在回归模型中，t统计值的大小表示（）A模型的拟合效果B自变量对因变量的影响大小C判断异方差D模型趋势
判断题无交互作用的双因素方差分析是指用于检验的两个自变量对因变量的影响是独立的。A对B错
判断题方差分析所研究的是品质型自变量对数值型因变量的影响。A对B错
填空题当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之相应增加，这种相关关系是（）。当自变量的数值增加时，因变量的数值也随之有减少的趋势，这种相关关系是（）。
单选题方差分析所研究的是（）。A分类型自变量对分类型因变量的影响B分类型自变量对数值型自变量的影响C分类型因变量对数值型自变量的影响D分类型自变量对数值型因变量的影响