下列哪些统计图适用于计数资料A. 直条图、直方图B. 线图、半对数线图C. 直条图、百分直条 图D. 百分直条图、直方图E. 散点图、线图
按正态分布 x 落在区间 (μ−1.0σ,mu+0.5σ) 的概率是多少?
Logistic回归可用于( )A. 影响因素分析B. 校正混杂因素C. 预测D. 。E. 仅有A和CF. A、B、C均可
一元线性回归模型只有一个输入参数,一个输出参数A. 对B. 错
四、应用题(本大题共2小题,每小题l0分,共20分)32¥某厂家声称其生产的某型号手机待机时间不低于l00小时。从该厂家生产的该型号手机总体中随机取得一个样本容量为l0的样本,经测试待机时间为:103,90,95,101,99,93,102,102,95,90(单位:小时)。设该厂家生产的该型号手机待机时间服从正态分布。(1)求该厂家生产的该型号手机待机时间的样本均值;(2)求该厂家生产的该型号手机待机时间的样本方差;(3)请以95%的可靠程度检验该厂家声明是否真实可信?并给出相应的原假设、备择假设及检验统计量。(t0. 025(8)=2.306,t0. 025(9)=2.26,t0 .025(10)=2.228,t0.05(8)=1.8595,t0.05(9)=1.8331,t0.05(10)=1.8125)
通常用样本统计值来估计随机变量的分布参数,比如均值和方差,以下哪种说法是正确的?A. 用样本平均值代替均值,用样本方差代替方差就可以了B. 用假设检验来判段是否接受该估计值C. 用置信区间表示真值可能的范围D. 以上都不对
两组均服从双变量正态分布的资料分别进行总体相关系数是否为0的假设检验,第一组资料相关系数r1的检验PA. 很难说哪一组资料的两变量间关系密切程度更大B. 第二组资料两变量间关系密切程度比第一组大C. 两组资料的两变量间关系密切程度一样D. 第一组资料两变量间关系密切程度比第二组大E. 两组资料的两变量间关系密切程度不一样
某区在社区进行糖尿病发病率调查时,首先将全区的社区按经济条件分为好、较好、差三类,然后各随机抽取1/10的人作调查,此种抽样方法属于以下哪种抽样A. 单纯随机抽样B. 系统抽样C. 整群抽样D. 分层抽样E. 机械抽样
综合指标,是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值,以下选项不属于综合指标总量的是()。A. 相对指标B. 标志变异指标C. 商品价格D. 平均指标
样本是指从总体中()A. 随机抽取的部分研究对象B. 按照一定标准抽取的对象C. 分组抽取的研究对象D. 随机连续抽取的研究对象E. 特定分组中随机抽取的研究对象
热门问题
重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3
下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化
下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度
{15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别
48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确
2024年,我国每天大约有( )个小包裹往来于中国和世界各国之间A. 800万B. 1100万C. 1000万D. 900万
皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误
像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验
下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况
44.2021年,我国人均预期寿命提高到了()。A. 78岁B. 79岁C. 78.2岁D. 79.2岁
下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化
对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性
下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度
{1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准
请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析
可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小
假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9