A.消除條件效應(yīng)、評估誤差效應(yīng)
B.突出處理效應(yīng)、評估誤差效應(yīng)
C.消除條件效應(yīng)、突出處理效應(yīng)
D.突出處理效應(yīng)、消除誤差效應(yīng)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.要研究；部分
B.觀察到；所有
C.觀察到；部分
D.要研究；所有
A.消除條件效應(yīng)
B.突出處理效應(yīng)
C.觀測到事實
D.評估誤差效應(yīng)
A.在1次試驗中
B.不論進(jìn)行多少次試驗
C.在n次試驗中
D.當(dāng)n足夠大時
A.+∞~-∞；強
B.+∞~-∞；弱
C.+1~-1；強
D.+1~-1；弱
A.不用藥，藥有效
B.不用藥，藥無效
C.用藥，藥有效
D.用藥，藥無效
最新試題
兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應(yīng)用卡方測驗，以便測驗兩個位點是否連鎖。
討論有限總體的抽樣分布時，一般采用不復(fù)置抽樣。
數(shù)量性狀的分布適合性測驗，要通過試驗設(shè)計精心誤差隨機大樣本數(shù)據(jù)采集。
已知某高校學(xué)生近視眼的頻率為50%，從該高校隨機抽樣3名學(xué)生，其中2人患近視眼的概率為（）
已知正態(tài)總體的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在區(qū)間（-3，-1）里的概率和落在區(qū)間（3，5）里的概率相等，那么這個正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。
兩個回歸方程的比較中，若回歸系數(shù)差異顯著，則不需要比較回歸截距是否差異顯著。
不同的方差分析資料類型，具有不同的線性模型，如果每個觀察值的線性模型為（），則該試驗應(yīng)為資料。
兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，不需要應(yīng)用卡方測驗，來測驗兩個位點的組成的基因型是否符合理論的分離比例。
對各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測驗時，無效假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測相符合，備擇假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測不相符合，該測驗為一尾測驗。
已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=（）時到最高點。