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畜牧生物统计与试验设计_中国农业大学中国大学mooc章节课后测试答案期末考试题库2024年

在进行一个三因素、三水平的试验时，如果采用正交设计，需要（）种组合。

答案:9

在进行一个三因素、三水平的试验时，如果作完整的析因试验，需设计（）种组合。

答案:27

在配对资料的假设中，两组数据的样本数都是n，则统计量t的自由度为（）。

答案:n-1

试验设计的平衡性原则的作用是（）。

答案:使检验功效达到最大

试验设计的随机化原则的作用是（）。

答案:降低系统误差

下列有关试验设计的说法，错误的是（）。

答案:好的统计方法能够从根本上消除系统误差

比较服用不同种类药物的患者在治愈率上的差别试验中，患者的年龄是（）。

答案:干扰因子

比较服用不同种类药物的患者在治愈率上的差别试验中，药物的种类是（）。

答案:试验因子

对野生动物资源进行的调查属于（）。

答案:观察

Ridit分析适用于以公称尺度表示的分类资料。

答案:错误

秩相关可用于比较用两种不同的评价方法对一群个体进行评价后排名的一致性。

答案:正确

Mann-Whitney秩和检验时，样本可以是数值型变量。

答案:正确

Mann-Whitney秩和检验假设两样本之间相互独立。

答案:正确

非参数检验相比于参数检验会增加Ⅱ型错误的概率。

答案:正确

符号检验只能用于配对资料结构。

答案:错误

使用Mann-Whitney秩和检验的先决条件是受检验的两样本数量一致。

答案:错误

可以使用非参数检验方法来替代t检验或者配对t检验。

答案:错误

非参数检验与参数检验不同，不需要对数据的分布做任何假设。

答案:正确

已知10头公牛按照两种不同方法的名次，为了分析这两种不同排名顺序的符合程度，统计10头公牛的排名秩次差分别为0，-1，-1，-4，1，-1，-1，0，5，2，则秩相关系数rs值为（）。

答案:0.679

卡方适合性检验用于分析有多项分类的两个或两个以上因素之间是否有关联或是否独立的问题。

答案:错误

对于理论频数都大于5的2×2列联表，进行卡方独立性检验时不必做连续性校正。

答案:错误

由于卡方分布是连续分布，而分类资料是离散的，所以检验统计量只是近似服从卡方分布。

答案:正确

卡方适合性检验始终是右尾检验。

答案:正确

两样本率的比较可以采用卡方检验，样本量大时也可以采用Z检验。

答案:正确

研究静脉曲张是否与肥胖有关，观察122对同胞兄弟，每对同胞兄弟中有一个属肥胖，另一个属正常体重，记录其静脉曲张发生的情况如下表所示：【图片】试比较肥胖者和正常体重者的静脉曲张发生情况有无差别，宜选择的检验方法为（）。

答案:进行连续性校正的配对独立性检验

以下关于卡方检验的自由度（df）的说法，正确的是（）。

答案:若χ2(0.05,df1)＞χ2(0.05,df2)，则df1df2

下列哪项检验不适用于卡方检验（）。

答案:两样本均数的比较

用两种方法检查某疾病患者120名，甲法检出率为60%，乙法检出率为50%，甲、乙两方法结果均为阳性的检出率为35%，检验两种方法的优劣，以下哪种说法正确（）。

答案:甲、乙法无差别

在卡方检验中，当自由度为（）时，需要对卡方检验的连续性进行校正。

答案:1

在0.05水平下对n组数据进行多重检验，校正后的显著性水平约为（）。

答案:0.05/n

在协方差分析中，F检验主要是用来检验（）。

答案:回归系数的显著性

用一个协变量对平方和进行校正后，组间自由度和组内自由度的变化为（）。

答案:组内自由度-1，组间自由度不变

已知因变量对协变量的回归关系显著，协变量X的组内平方和为10，因变量Y的组内平方和为2，二者的组内乘积和为5。将协变量造成的影响从因变量的组内变异剔除后，校正后的组内平方和为（）。

答案:1.75

已知因变量对协变量的回归关系显著，经平方和校正后，各校正平方和的变化是（）。

答案:组内平方和减小，组间平方和减小，总平方和减小

在回归自由度为1的显著性检验中，可以使用（）。

答案:F检验或t检验

在零假设成立的前提下，方差分析的F值的期望为（）。

答案:等于1

协方差分析能够校正（）。

答案:系统误差

在协方差分析过程中，若发现因变量对协变量的回归关系不显著，则应（）。

答案:进行常规方差分析

协方差分析是（）的结合。

答案:方差分析和回归分析

在多元线性回归分析中，t检验用来检验（）。

答案:各回归系数的显著性

在对三元线性回归进行显著性检验时，假设共有30个观测值，则误差自由度为（）。

答案:26

在线性相关的条件下，自变量的标准差为2，因变量的标准差为5，当相关系数为0.8时，其回归系数为（）。

答案:2

可以作为决定系数的值的是（）。

答案:0.5

回归方程