A.計(jì)算簡(jiǎn)便
B.可以估計(jì)交互作用的影響
C.可以進(jìn)行深層次的統(tǒng)計(jì)分析
D.是精確算法,計(jì)算結(jié)果沒有誤差
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A.混雜現(xiàn)象的出現(xiàn)是完全可以避免的
B.混雜現(xiàn)象的結(jié)果是可以選擇的
C.任何主效應(yīng)與二階交互效應(yīng)的混雜都必須避免
D.存在某些二階交互作用的混雜通常是可以允許的
A.比較多個(gè)正態(tài)總體的均值是否相等
B.比較多個(gè)正態(tài)總體的方差是否相等
C.比較多個(gè)總體的分布類型是否相同
D.分解數(shù)據(jù)的總變異(Variation)為若干有意義的分量
A.比未代碼化時(shí)提高了計(jì)算的精度。
B.代碼化后,可以通過直接比較各因子或因子間的交互作用的回歸系數(shù)之絕對(duì)值以確定效應(yīng)的大小,即回歸系數(shù)之絕對(duì)值越大者該效應(yīng)越顯著;而未代碼化時(shí)不能這樣判斷。
C.代碼化后,刪除回歸方程中某些不顯著之項(xiàng)時(shí),其它各項(xiàng)回歸系數(shù)不變;未代碼化時(shí),在刪除某些不顯著之項(xiàng)時(shí)其它各項(xiàng)回歸系數(shù)可能有變化。
D.由于代碼化后,各因子或因子間的交互作用的回歸系數(shù)之估計(jì)量間相互無關(guān),如果在對(duì)系數(shù)進(jìn)行系數(shù)顯著性檢驗(yàn)時(shí),某系數(shù)P—value較大(例如大于0.2),證明它們效應(yīng)不顯著,可以直接將其刪除;而未代碼化時(shí),各項(xiàng)回歸系數(shù)間可能有關(guān),因而即使某系數(shù)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)時(shí)的P—value較大,也不能冒然刪除。
A.判斷模型與數(shù)據(jù)的擬合是否有問題
B.判斷各主效應(yīng)與交互效應(yīng)是否顯著
C.協(xié)助尋找出因子的最佳設(shè)置,以使響應(yīng)變量達(dá)到最優(yōu)化
D.判斷試驗(yàn)過程中試驗(yàn)誤差是否有不正常的變化
A.響應(yīng)曲面方法是試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中的一種
B.響應(yīng)曲面方法是在最優(yōu)區(qū)域內(nèi)建立響應(yīng)變量與各自變量的二次回歸方程
C.響應(yīng)曲面方法可以找尋到響應(yīng)變量最優(yōu)區(qū)域
D.響應(yīng)曲面方法可以判明各因子顯著或不顯著
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