A.t检验
B.F检验
C.卡方检验
D.以上都不对

A.95%的置信区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内
B.95%的预测区间说明当X取特定值时，若在该点进行100次试验，约有95个点落在该区间内
C.95%的预测区间与95%的置信区间没有关系
D.95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽

A.P值小于0.05，因此可以判断为两个股指密切相关
B.P值小于0.05，因此可以判断为两个股指不相关
C.用MINITAB计算出相关性检验结果之前提是“数据是独立的”，而连续交易日的股指记录是不独立的，检验结果不足为凭
D.用MINITAB计算出相关性检验结果之前提是“数据要服从正态分布”，而在上述描述中未进行正态性检验，因而检验结果不足为凭

A.数据不符合正态分布是不正常的，因此可以肯定是数据抽样过程有毛病，应再次抽样，重新进行判定
B.相信符号检验的结果，断定面粉重量平均值并未比原来的20KG/袋有显著变化
C.用同一批数据，使用非参数检验中的单样本“Wilcoxon符号秩检验法”再次判断，有可能判断为“确有变化”
D.用同一批数据，使用非参数检验中的“Mann-Whitney”再次判断，有可能判断为“确有变化”

A.可以认为工程师的说法正确，即新工艺比现有工艺生产的产品平均抗拉强度至少增加20kg
B.没有足够的理由认为工程师的说法正确，即不能断言新工艺比现有工艺的产品平均抗拉强度至少增加20kg
C.可以认为新工艺比现有工艺生产的产品平均抗拉强度增加了25kg
D.信息不全，根据上述信息无法得出结论

A.针对焊接强度（y）对四个影响因素分别建立回归方程
B.先分析四个因素之间的相关关系，然后用最佳子集法建立y对四个因素的线性回归模型，然后根据模型诊断结果对模型进行改进
C.先建立y和四个因素的线性回归模型，剔除不显著的因素，即可构建所需模型
D.先建立y和四个因素的非线性回归模型，剔除不显著因素，即可构建所需模型

A.双样本t检验
B.配对t检验
C.双方差检验
D.双比率检验

A.在95%的置信水平下，可以推断该企业的新车出现首次故障的平均值达到了24000公里
B.在95%的置信水平下，无法推断该企业的新车出现首次故障的平均值达到了24000公里
C.在95%的置信水平下，无法推断该企业的新车出现首次故障的平均值达到了25000公里
D.样本量太小，无法得出结论

A.比较箱线图
B.T检验
C.方差分析（ANOVA.检验
D.卡方检验

A.数据不服从正态分布是不正常的，因此可以肯定是数据抽样过程有毛病，应再次抽样，重新进行判定
B.相信符号检验的结果，寿命的平均值并未比原来的5000小时有提高
C.用同一批数据，使用非参数检验中的单样本“Wilconxon符号秩检验法”再次判断，有可能判断为“确有提高”
D.用同一批数据，使用非参数检验中的“Minn-Whitney检验法”再次判断，有可能判断为“确有提高”

A.长度分布明显右偏，不符从正态分布
B.有25%的数据大于或等于15.099
C.有95%的数据落在14.977至15.065之间
D.有95%的数据落在14.957至15.053之间