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8、利用SPSS描述下列数据 12.82 13.62 13.87 14.03 14.11 14.83 15.79 16 16.33 16.42 16.66 16.89 16.9 17.09 17.29 17.4 17.51 17.98 18.01 18.31 18.54 18.57 18.57 18.65 18.67 18.76 19.05 19.32 19.67 19.76 正态性检验K-S法P=____
参考答案和解析
2.64
更多 “8、利用SPSS描述下列数据 12.82 13.62 13.87 14.03 14.11 14.83 15.79 16 16.33 16.42 16.66 16.89 16.9 17.09 17.29 17.4 17.51 17.98 18.01 18.31 18.54 18.57 18.57 18.65 18.67 18.76 19.05 19.32 19.67 19.76 正态性检验K-S法P=____” 相关考题
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使用Mood's中位数检验时,选择应用的条件和假设()
A.正态/非正态数据、方差相等、分布外形相同,检验中位数的相等性B.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同,检验中位数的相等性C.正态数据、方差相等、分布外形相同,检验中位数的相等性D.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同/不相同,检验中位数的相等性
考题
证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为A.两独立样本比较的t检验B.u检验SXB
证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为A.两独立样本比较的t检验B.u检验C.方差齐性检验D.t'检验E.正态性检验
考题
某商品出口总成本为14000元人民币,出口后外汇净收入为2000美元,如果中国银行的外汇牌价为100美元换830元人民币,则该商品出口盈亏率为()A、18.50%B、18.57%C、18.60%D、18.65%
考题
使用Mood’s中位数检验时,选择应用的条件和假设是()A、非正态数据、方差相等、分布形状相同,检验中位数的相等性B、非正态数据、方差不相等、分布形状相同,检验中位数的相等性C、正态数据、方差相等、分布形状相同,检验中位数的相等性D、非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同,检验中位数的相等性
考题
对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件,先后依次使用了“Anderson-Darling”,“Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法,但却得到了3种不同结论:“Anderson-Darling”检验p-value0.005因而判数据“非正态”,“Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是().A、按少数服从多数原则,判数据“正态”。B、任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中,相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法,判数据“非正态”。C、检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”,因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D、此例数据太特殊,要另选些方法再来判断,才能下结论。
考题
用单样本K-S检验某学校期末统考的成绩是否是正态分布,若Dmaxα则表明()A、拒绝原假设,成绩分布是正态B、拒绝原假设,成绩分布不是正态C、不能拒绝假设,成绩分布是正态D、不能拒绝原假设,成绩分布不是正态
考题
单选题使用Mood’s中位数检验时,选择应用的条件和假设是()A
非正态数据、方差相等、分布形状相同,检验中位数的相等性B
非正态数据、方差不相等、分布形状相同,检验中位数的相等性C
正态数据、方差相等、分布形状相同,检验中位数的相等性D
非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同,检验中位数的相等性
考题
单选题用单样本K-S检验某学校期末统考的成绩是否是正态分布,若Dmaxα则表明()A
拒绝原假设,成绩分布是正态B
拒绝原假设,成绩分布不是正态C
不能拒绝假设,成绩分布是正态D
不能拒绝原假设,成绩分布不是正态
考题
单选题某商品出口总成本为14000元人民币,出口后外汇净收入为2000美元,如果中国银行的外汇牌价为100美元换830元人民币,则该商品出口盈亏率为()A
18.50%B
18.57%C
18.60%D
18.65%
考题
单选题对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件,先后依次使用了“Anderson-Darling”,“Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法,但却得到了3种不同结论:“Anderson-Darling”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是().A
按少数服从多数原则,判数据“正态”。B
任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中,相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法,判数据“非正态”。C
检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”,因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D
此例数据太特殊,要另选些方法再来判断,才能下结论。
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