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。

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。
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    方差分析是对多个正态总体的方差是否相等进行检验的统计方法。 （ ）

    方差分析是对多个正态总体的<u>方差</u>是否相等进行检验的统计方法。 （ ）
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      对某一总体均值进行假设检验，。检验结论是：在1%的显著性水平下，应拒绝H0。据此可认为：总体均值的真实值与100有很大差异。（）

      <p>对某一总体均值进行假设检验，<img src=。检验结论是：在1%的显著性水平下，应拒绝H0。据此可认为：总体均值的真实值与100有很大差异。（）

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        某地区对居民用于某类消费品的年支出数额进行了一次抽样调查。抽取了400户居民，调查得到的平均每户支出数额为450元，标准差为47元。则该地区全部居民的支出额的95%置信度的置信区间为( 450±47)元。 ( )

        某地区对居民用于某类消费品的年支出数额进行了一次抽样调查。抽取了400户居民，调查得到的平均每户支出数额为450元，标准差为47元。则该地区全部居民的支出额的95%置信度的置信区间为( 450±47)元。 ( )
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          随机抽取400人的样本，发现有26%上网者为女性。女性上网者比例的95%的置信区间为 (0.117，0.403) 。 （ ）

          随机抽取400人的样本，发现有26%上网者为女性。女性上网者比例的95%的置信区间为<u> (0.117，0.403) </u>。 （ ）
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            抽样推断是利用全体中的一部分进行推断,就不可能避免会出现误差（）

            抽样推断是利用全体中的一部分进行推断,就不可能避免会出现误差（）
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              抽样推断中,作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定的,唯一的.（）

              抽样推断中,作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定的,唯一的.（）
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                抽样误差是由于抽样的偶然性因素而产生的误差,这种误差即可以避免,也可以控制其大小。（）

                抽样误差是由于抽样的偶然性因素而产生的误差,这种误差即可以避免,也可以控制其大小。（）
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                  全面调查只有登记性误差，抽样调查只有代表性误差而没有登记性差误。 ( )

                  全面调查只有登记性误差，抽样调查只有代表性误差而没有登记性差误。 ( )
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                    在其他条件相同的情况下，重复抽样的抽样误差小于不重复抽样的抽样误差。

                    在其他条件相同的情况下，重复抽样的抽样误差<u>小于</u>不重复抽样的抽样误差。
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                      某同学进行了两门课程测试，该班两门课程的平均成绩是分别78和83分，标准差为8和4分。该同学、课程分别考了83和85分。则该同学课程考试成绩更理想。( )

                      某同学进行了两门课程测试，该班两门课程的平均成绩是分别78和83分，标准差为8和4分。该同学、课程分别考了83和85分。则该同学<u>课程</u>考试成绩更理想。( )
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                        一组学生的平均年龄是21岁，年龄的标准差是1.5岁；平均成绩是78分，成绩的标准差是5分。成绩的标准差大于年龄的标准差，则表明该组学生成绩的离散程度大于年龄的离散程度。

                        一组学生的平均年龄是21岁，年龄的标准差是1.5岁；平均成绩是78分，成绩的标准差是5分。成绩的标准差大于年龄的标准差，则表明该组学生成绩的离散程度大于年龄的离散程度。
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                          某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以判断成绩在70~90分之间的学生大约占95%。

                          某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以判断成绩在70~90分之间的学生<u>大约占95%</u>。
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                            若数据组的均值是450，则所有的观察值都在450周围。（）

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                              任何一个变量数列都可以计算均值、中位数和众数。

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