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试验设计与数据处理
- 由于测量方法理论依据有缺点或引用了近似公式引起的误差为（ ）
- 以下为曲线回归分析的步骤：①通过变量置换，化为线性方程；②画散点图，选择曲线方程模型；③显著性检验；④确定参数估计值；⑤转换为曲线方程
步骤顺序正确的是（ ）。 - 检测沥青混合料毛体积密度时，制作16个试件，标准差为2，平均值为2.45g/
，其A类不确定度为（ ） - 分析4个不同配比对混凝土强度的影响，每个配比下做了3个试件，方差分析时误差的自由度为（ ）
- 配制某水泥混凝土中掺加A（粉煤灰）、B（矿渣）和C（硅粉）3中掺和料，采用三种掺配比例和试验结果见表。
因素主次顺序为：( ) - 在假设检验中，统计量值落入拒绝域意味着( )
- 分析3个不同配比对混凝土强度的影响，每个配比下做了5个试件，方差分析时总自由度为（ ）
- 以下哪个原假设属于单侧检验。（ ）
- 用excel进行方程回归时，应先绘制（ ）
- 某种新工艺、新设备、新材料、新设备的应用是否提高产品的质量或技术参数，可以用以下哪种方法？（ ）
- 指出下面的说法哪一个是正确的( )
- 当计算的统计量值F满足F≥F0.05时，显著性符号记为（ ）
- 正交试验设计的方差分析，通常将以下哪个离差平方和作为试验误差？（ ）
- 为确定聚丙烯纤维混凝土抗压强度的影响因素，并合理设计最优配合比。分析认为抗压强度主要与水泥用量A、水灰比B、砂率C等因素有关。根据以往经验，确定了各因素的三水平，正交试验试验结果如下表所示：
试计算确定砂率C的最优水平为（ ） - 一组数据67、56、38、45、56、39、49，中位数为（ ）
- 一元线性函数可以选择以下哪个坐标系？（ ）
- 为了判断试验或一组数据中是否存在系统误差，当对样本平均值与标准值比较时，可采用（ ）
- 单因素方差分析时，总离差平方和为7.8，因素A引起的离差平方和为5.2，则误差的离差平方和为（ ）
- 下列叙述错误的是( )
- 方差分析时，因素所处的状态称为（ ）。
- 以下哪个差异是由系统误差引起的？（ ）
- 要检验用FWD测得弯沉值的稳定性，是否比传统贝克曼梁方法 测得弯沉值的稳定性显著增强，可提出以下哪个原假设？( )
- 对可疑数据的取舍时，下面方法中，当试验次数较多时，用3倍标准偏差作为可疑数据取舍的范围的是 ( )
- 对总体分布类型提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程称为 ( )
- 分析3个不同沥青含量对沥青混合料马歇尔稳定度的影响，每个沥青含量下做了5个试件，SSA=3.4，则MSA为（ ）
- 哪种场合适用Z检验统计量? ( )
- 两种不同方法对路基压实度进行检测，试第一种方法检测压实度的稳定性较第二种方法检测压实度的是否显著减少。如何提出原假设？ ( )
- 通过调查收集数据如下：
用excel什么图最合适？（ ） - 测定沥青路面摩擦摆值平均值为62，标准偏差s=3.54，则该路段的变异系数为（ ）
- 两种不同的设备生产出的同样的产品，要验证两种设备生产的产品性能是否有显著的差异，可以出原假设（ ）
- 为确定聚丙烯纤维混凝土抗压强度的影响因素，并合理设计最优配合比。分析认为抗压强度主要与水泥用量A、水灰比B、砂率C等因素有关。根据以往经验，确定了各因素的三水平，正交试验试验结果如下表所示：
试计算表中K值，单元格E、F、G中分别为（ ） - 总体标准差为0.7，如果要求样本均值与总体均值的误差小于0.3的概率为95%，至少进行多少次试验？（ ）
- 甲乙两个同学，通过自己的探索与试验，分别发明了两台仪器，用于检测路面的车辙深度，为了判定两台仪器测的数据的差异性是否显著？
①可疑数据分析与取舍；②提出假设进行t检验；③利用F检验进行两组数据方差分析；④用两台仪器分别测量相同路段，获取数据；⑤统计推断，获得结论。以下顺序正确的是（ ） - 偶然误差的性质是( )
- 一组数据38、45、56、39、49的样本标准差为（ ）
- 单因素方差分析要求:（ ）
- 正态分布总体分布中心 μ的假设检验属于（ ）
- 用数理统计的分析试验结果鉴别各因素对结果的影响程度的方法称为（ ）
- 用excel进行双因素无重复试验方差分析，分析结果如下表：
从表中可以看出A×B交互作用对试验结果影响程度为（ ） - 双因素方差分析有两种类型：有交互作用和无交互作用。区别的关键是看这对因子( )
对某路面压实度进行检测时，检测数据服从正态分布，总体方差未知，检测了20个点，计算平均值置信区间，可采用哪种方法？（ ）
- 线性回归模型中的参数是采用以下哪种方法确定的？（ ）
- 某两因素交叉分组无重复试验资料的方差分析，其中A因素有4个水平，B因素有3个水平，则总共有几个观测值（ ）
- 以下不属于系统误差判断方法的是（ ）
- 求出钢筋张拉力的置信区间后，可以选择以下哪个值进行评定？（ ）
- 判断以下图中，那个图可以显示x与y具有线性相关关系？（ ）
- 一组数据67、56、38、48、56、39、49，众数为（ ）
- 如果y与x存在的关系为：
，如何进行线性变换？（ ） - Excel进行方差分析时，计算的P-Value值满足什么条件，说明具有非常显著影响。（ ）
- 修约间隔为5，则数字127.5修约后为（ ）
A:粗大误差 B:随机误差 C:系统误差 D:绝对误差
AI参考:测量方法理论依据有缺点或引用了近似公式引起的误差为随机误差。随机误差也称为偶然误差，是由于在测量过程中受到多种因素的影响，如仪器精度、环境条件、人员操作水平等，导致测量结果偏离真值的误差。这些误差是随机的、不确定的，并且无法通过分析或计算来消除或减小。因此，答案为B：随机误差。'
A:④②①③⑤ B:②①④③⑤ C:④①③②⑤ D:①②③④⑤
AI参考:步骤顺序正确的是C：④①③②⑤。曲线回归分析的步骤为：首先通过变量置换，化为线性方程，然后画散点图，选择曲线方程模型，接下来进行显著性检验，最后根据数据转换为曲线方程，并确定参数估计值。因此，正确的选项C包含了所有这些步骤，并且顺序正确。'
A:0.612 B:1.225 C:0.512 D:0.5
AI参考:根据题目，平均值为2.45g，标准差为2，因此A类不确定度可以通过以下公式计算：A类不确定度 = √(标准差^2 * (样本量-1)) = √(2^2 * (16-1)) = 1.225。因此，正确选项为B：1.225。'
A:3 B:11 C:4 D:8
AI参考:正确答案是D：8。每个配比下做了3个试件，总共做了3个配比下的试件，总共的误差次数为3*3=9次，所以误差的自由度为9-1=8。因此，选项D为正确答案。'
A:A＞B＞C B:B＞A＞C C:C＞A＞B D:A＞C＞B
AI参考:通过对表中数据的分析，掺和料A（粉煤灰）的掺量最大，B（矿渣）次之，C（硅粉）最少。在混凝土中，掺和料的功效通常是根据其自身的活性以及与水泥的相容性来决定的。粉煤灰是典型的火山灰质掺和料，与水泥有较好的相容性，并且能够显著提高混凝土的后期强度。矿渣的主要作用是减少水化热，降低混凝土温度应力，防止温度裂缝的产生。硅粉虽然活性较高，但由于含量较少，对混凝土整体性能的影响相对较小。因此，可以得出结论，在混凝土中，粉煤灰的作用最为重要，其次是矿渣，硅粉的作用相对较小。所以，正确的因素主次顺序是：A＞B＞C。所以选项A是正确答案。'
A:原假设不成立 B:没有证据证明原假设是错误的 C:原假设成立 D:没有证据证明原假设是正确的
答案:原假设越可能正确;拒绝原假设的理由不充分AI参考:在假设检验中，统计量值落入拒绝域意味着原假设不成立。在统计检验中，如果统计量值落入了拒绝域，那么就表明在给定的显著性水平下，我们可以基于当前数据和信息拒绝原假设，即原假设不成立。因此，答案为A：原假设不成立。'
A:5 B:14 C:15 D:12
AI参考:正确答案是B。根据混凝土强度配比不同做五个试件时，其总的样本空间也就是样本总数量，应为样本空间的5倍（五个试件算一个总体）。这样得到的方差分析样本数据就有四个重复样本，即每组试件是4个数值（同理如果是八个重复试件的话就是七个），再加一个观测数据（每个配比下最后一个试件）。所以总自由度为（4+1）*5=14。因此，正确答案为B。'
A: B: C: D:
AI参考:单侧检验的原假设通常是“不存在差异”，即接受原假设就表示接受双方没有显著差异。单侧检验通常用于确定一个变量是否与参照组有显著差异，或者在一个方向上是否存在差异。选项中，只有选项C是单侧检验，因此，答案是C。'
A:圆形图 B:柱状图 C:散点图 D:折线图
AI参考:正确选项是D:折线图。在Excel中进行方程回归时，通常需要绘制一个折线图来展示数据的变化趋势，以便更好地理解和分析数据。圆形图、柱状图和散点图都可以用于展示数据，但它们不适合用于回归分析，因为它们无法直观地展示数据之间的关联性和变化趋势。折线图则可以很好地展示数据的变化趋势，因此是进行方程回归时常用的图表类型。'
A:回归分析 B:方差分析 C:置信区间 D:假设检验
AI参考:某种新工艺、新设备、新材料、新设备的应用是否提高产品的质量或技术参数，可以用假设检验。选项A回归分析主要用于变量之间的关系分析，选项B方差分析用于分析数据集之间的差异，选项C置信区间用于估计变量的置信区间，而假设检验用于检验一个或多个变量的假设，判断其是否与零假设发生冲突。因此，答案为D：假设检验。'
A:样本量越大，样本均值的抽样分布的标准差就越大 B:样本均值的抽样分布的标准差与样本量无关 C:样本量越大，样本均值的抽样分布的标准差就越小 D:样本量越小，样本均值的抽样分布的标准差就越小
答案:如果原假设未被拒绝,也不能证明原假设是正确的
A:** B:与取得显著水平有关，无法判断 C:空白 D:*
AI参考:当计算的统计量值F满足F≥F0.05时，显著性符号记为D:**。这是因为当统计量值超过我们事先设定的显著性水平（通常为0.05）时，我们可以认为这个结果具有显著性，因此需要用**标记。其他选项都不符合统计学的惯例和常识。因此，正确答案是D:**。'
A:总离差平方和 B:空列的离差平方和 C:因素的离差平方和 D:交互作用的离差平方和
AI参考:正确选项是 A:总离差平方和。在正交试验设计中，总离差平方和通常被用作试验误差的估计值。总离差平方和包括所有因素和交互作用的所有水平组合之间的离差平方和。空列的离差平方和、因素的离差平方和和交互作用的离差平方和是用来分析因素间、因素与交互作用间以及因素与水平间的效应的统计量。因此，答案为A。'
A:3 B:1 C:2 D:无法确定
AI参考:根据表中的数据，可以发现砂率C的三个水平分别为：C1：0.28；C2：0.33；C3：0.37。正交试验的结果显示，在C1和C2的水平下，混凝土的抗压强度较低，而在C3的水平下，混凝土的抗压强度较高。因此，可以得出结论，砂率C的最优水平应该是C3，即0.37。所以，正确选项为D：无法确定。'
A:46 B:49 C:45 D:56
AI参考:正确选项为D，56。因为这组数据共有7个，按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数是56，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是56。'
A:双对数坐标系 B:半对数坐标系 C:极坐标系 D:普通直角坐标系
AI参考:正确选项是【A:双对数坐标系】。一元线性函数在双对数坐标系中更能反映出因变量随自变量变化的趋势，而且如果数据存在异方差性，对数坐标可以消除异方差性。因此，一元线性函数可以选择双对数坐标系。'
A:F检验 B:正交试验设计 C:t检验 D:方差分析
AI参考:为了判断试验或一组数据中是否存在系统误差，当对样本平均值与标准值比较时，可采用F检验。F检验是一种用于检验两个总体方差是否相同的检验方法，适用于存在系统误差的场合。其他选项中，正交试验设计是一种试验设计方法，主要用于优化试验方案；t检验是一种用于比较两个样本平均值差异是否显著的检验方法；方差分析则是用于检验多个样本组间平均值的差异是否显著的方法。因此，正确答案是A:F检验。'
A:13 B:无法确定 C:-2.6 D:2.6
答案:正确AI参考:选项A正确。根据单因素方差分析的定义，总离差平方和包括误差的离差平方和和因素A引起的离差平方和。因此，误差的离差平方和为总离差平方和减去因素A引起的离差平方和，即7.8 - 5.2 = 2.6。所以，误差的离差平方和为选项D：2.6。'
A:系统误差又称可定误差 B:系统误差具有单向性 C:操作方法不正确属于系统误差 D:系统误差不包括操作误差
答案:营养要求高,仅在含葡萄糖的培养基上生长良好AI参考:选项D是正确的。系统误差具有单向性，是指系统误差在多次测量或实验中始终存在，而且始终表现出一定的方向，其数值大小也有一定的倾向性。系统误差可能是由于测量方法、实验条件、仪器设备、环境等因素的影响，也可能是由于测量人员的技术水平或主观意愿等因素的影响。操作误差是由于操作方法不正确或操作人员的技术水平不高所引起的误差，不属于系统误差的范畴。因此，选项D是正确答案。选项A、B和C都是关于系统误差的正确描述，因此不是正确答案。所以，本题的正确答案是D:系统误差不包括操作误差。'
A:因素 B:样本 C:水平 D:试验指标
AI参考:选项C“水平”是正确答案。在方差分析中，因素（A错）表示要研究的变量或特征，而水平（C对）表示因素的不同状态或情况。因此，在方差分析中，水平是指因素的不同水平组合或状态。方差分析的目的在于比较不同水平下的数据分布的差异，以确定因素对结果的影响。因此，水平是方差分析中的一个重要概念。样本（B错）通常用于描述一个总体的一部分，而试验指标（D错）是试验要研究的具体问题。这两个概念与方差分析的主题不符。'
A:组间离差平方和 B:总离差平方和 C:相对误差 D:组内离差平方和
AI参考:相对误差是由系统误差引起的。相对误差是误差与真值的比值，由于测量或实验条件恒定不变，所以相对误差是由系统误差引起的。组内离差平方和和总离差平方和都属于随机误差的范畴，因为它们是受测量人员、环境等因素的影响的。因此，相对误差是唯一一个由系统误差引起的选项。因此，正确答案是C：相对误差。'
A:H0：σ2≤σ02 B:H0：σ2=σ02 C:H0：σ2>σ02 D:
AI参考:正确选项为C:H0：σ2>σ02。提出原假设是为了检验用FWD测得弯沉值的稳定性是否比传统贝克曼梁方法测得弯沉值的稳定性显著增强。由于FWD方法采用激光雷达技术进行无损检测，其精度和稳定性通常比传统方法更高，因此原假设应为σ2>σ02，即FWD方法测得的弯沉值稳定性更强。选项A和B不是原假设，选项D则没有提到弯沉值稳定性这个概念。'
A:拉依达准则 B:其余选项都不对 C:肖维纳特准则 D:狄克逊准则
AI参考:正确答案是C：肖维纳特准则。肖维纳特准则认为，若z>k×3s（即超出3倍标准偏差范围），则可疑数据被舍弃；若z≤k×3s，则数据可视为有效，其中k值一般在2~3之间选择。因此，当试验次数较多时，用3倍标准偏差作为可疑数据取舍的范围的是肖维纳特准则。'
A:参数估计 B:分布类型假设检验 C:单侧检验 D:.双侧检验
答案:假设检验
A:6.8 B:1.7 C:1.1 D:3.4
A:样本为大样本，且总体方差已知 B:样本为小样本，且总体方差已知 C:样本为小样本，且总体方差未知 D:样本为大样本，且总体方差未知
A: B: C: D:
AI参考:答案是C:。原假设可以表述为：两种方法对路基压实度的检测结果没有显著差异。因为第一种方法检测压实度的稳定性较第二种方法检测压实度显著减少，所以需要提出这个原假设。如果实验结果支持原假设，那么就说明两种方法对路基压实度的检测结果没有显著差异，即两种方法的稳定性没有显著差异。反之，如果实验结果不支持原假设，那么就说明第一种方法检测压实度的稳定性较第二种方法检测压实度显著减少，需要进行进一步的实验和分析以确定原因。'
A:折线图 B:柱状图 C:散点图 D:圆形图
A:5.7% B:0.57 C:57% D:0.057
A: B: C: D:
AI参考:正确答案是C:原假设：两种设备生产出的产品性能没有显著差异。验证两种设备生产的产品性能是否有显著的差异，可以通过测量和分析产品性能数据来确定。原假设是用来描述这种差异是否存在的假设，因此选项C符合要求。其他选项A、B、D都与验证产品性能差异无关。'
A:156.1、160.1、159.4 B:152.5、158.8、164.3 C:153.5、160.4、161.7 D:1.29、1.26、1.23
AI参考:根据表格中的数据，我们可以使用正交试验的K值计算公式来计算K值。正交试验的K值表示每个因素不同水平组合下的平均试验结果。对于本题，因素为水泥用量、水灰比和砂率，各因素的三水平组合下的抗压强度如下：水泥用量（A）因素：* 1水平：170 kg/m³* 2水平：200 kg/m³* 3水平：230 kg/m³水灰比（B）因素：* 1水平：0.5* 2水平：0.6* 3水平：0.7砂率（C）因素：* 1水平：28%* 2水平：33%* 3水平：37%将上述各水平下的抗压强度带入K值计算公式中，可得K值为（$170 \times 0.5 + 200 \times 0.6 + 230 \times 0.7 - 152.5 \times 0.5 - 158.8 \times 0.6 - 164.3 \times 0.7$）/（$2 \times 170 + 2 \times 200 + 3 \times 230 - 156.1 \times 3 - 160.1 \times 2 - 159.4 \times 4$）≈156.1。因此，单元格E、F、G中分别为A选项：156.1。'
A:21 B:10 C:15 D:25
A:①②③④⑤ B:④①③②⑤ C:④②①③⑤ D:④①②③⑤
AI参考:正确选项是D:④①②③⑤。首先，需要用两台仪器分别测量相同路段，获取数据，即④。然后，对数据进行可疑数据分析与取舍，即①。接下来，提出假设并进行t检验，即②。如果数据差异显著，则需要进行方差分析，即F检验，即③。最后，根据检验结果进行统计推断，获得结论。因此，正确的顺序是④①②③⑤。'
A:在多次平行测定中重复出现 B:随机产生 C:对分析结果的影响重复出现 D:影响分析结果的正确度
A:51.25 B:7.16 C:68.33 D:8.26
AI参考:正确答案是D：8.26。这组数据38、45、56、39、49的样本标准差为8.26。样本标准差是用来描述一组数据的离散程度，表示数据与平均值的偏离程度。根据给定的数据，可以求出这组数据的平均值和方差，再根据标准差公式计算出样本标准差。'
A:方差齐性 B:资料是计量的 C:计量资料、正态分布且方差齐性 D:资料呈正态分布
A:可疑数据假设检验 B:参数假设检验 C:正态分布假设检验 D:分布类型假设检验
AI参考:正确选项是B:参数假设检验。正态分布总体分布中心 μ的假设检验属于参数假设检验，因为它涉及到总体参数μ的假设，而μ是正态分布的一个重要参数。可疑数据假设检验、正态分布假设检验和分布类型假设检验分别涉及到数据的分布、总体分布类型和数据本身的假设检验，与本题中的μ的假设检验不符。'
A:回归分析 B:方差分析 C:误差分析 D:假设检验
AI参考:单选题答案：B:方差分析。方差分析（ANOVA）是一种用数理统计的方法分析多组数据的一种方法，主要用于鉴别各因素对结果的影响程度。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。误差分析是对实验结果的不确定性以及实验条件与实验结果之间差异的分析。假设检验是用于推断一个或多个变量是否影响另一个变量的一种统计方法。因此，本题中用数理统计的方法分析试验结果鉴别各因素对结果的影响程度的方法应该选择B选项方差分析。'
A:与显著水平有关 B:显著 C:不显著 D:非常显著
AI参考:正确选项为C：不显著。根据表格中的数据，A和B两个因素的主效应都不显著，而A和B的交互作用也未达到显著水平，因此可以得出结论：A×B的交互作用对试验结果影响不显著。所以，答案为C。'
A:是否因子的水平相同 B:是否独立 C:是否有相同的自由度 D:是否都服从正态分布
A: B: C: D:
A:最小二乘法 B:推测法 C:估算法 D:最大似然法
AI参考:正确选项是A:最小二乘法。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在回归分析中，最小二乘法用于确定线性回归模型中的参数。这种方法通过建立误差的数学模型，并找到使误差平方和最小的参数值，从而得到模型的拟合结果。推测法、估算法和最大似然法不是确定线性回归模型参数的方法。'
A:4 B:3 C:12 D:7
A:统计分析法 B:理论分析法 C:试验对比法 D:多次重复试验法
A:样本平均值 B:置信下限值 C:置信上限值 D:区间中间值
AI参考:在给出钢筋张拉力的置信区间后，可以选择置信下限值进行评定。置信区间是对总体参数的估计范围，置信下限是该范围的最小值，是总体参数的实际可能值。由于置信下限代表了区间的最小可能值，因此它是最可靠的评定值。样本平均值、置信上限值和区间中间值都有其局限性，不能完全代表区间的可靠性和有效性。因此，答案为B：置信下限值。'
A: B: C: D:
AI参考:正确答案是D：该图可以显示x与y具有线性相关关系。这个图是散点图，根据散点图来判断x与y的关系。其中D图为回归线（斜率为正的直线），通常用来表示变量x和y之间具有线性相关关系。而A、B、C三图都只是表示了变量x和y之间的相关关系，但没有明确指出是线性相关还是其他类型的相关关系。因此，答案为D。'
A:48 B:49 C:56 D:38
AI参考:正确答案是C，56。众数是一组数据中出现次数最多的数值，给定的数据中56出现了两次，因此众数为56。'
A:u=1/y，v=logx B:u=1/y，v=1/x C:u=logy，v=logx D:u=y，v=lnx
AI参考:正确答案是B:u=1/y，v=1/x。根据图像，我们可以看出y与x之间的关系是反比例函数，即y=k/x（k为常数）。要进行线性变换，我们可以将y替换为1/y，x替换为1/x，得到新的函数表达式u=1/y，v=1/x。这个变换可以使图像变成直线，符合线性变换的要求。因此，选项B是正确的。其他选项中，A、C、D的变换方式都与图像不符，不是线性变换。'
A:＞0.1且＜0.5 B:＞0.5 C:＜0.1 D:＜0.5
AI参考:正确选项为C：＜0.1。P-Value值是用于检验假设的一个统计量，如果P-Value值小于0.05，则说明具有非常显著的影响；如果P-Value值在0.05到0.1之间，则说明具有显著影响。因此，在Excel进行方差分析时，计算的P-Value值小于0.1时，说明具有非常显著的影响。'
A:130 B:128 C:120 D:125
AI参考:修约间隔为5，则数字127.5修约后为（D:125）。在进行修约操作时，应该遵循“四舍六入五留双”的原则。在这种情况下，数字127.5已经大于5，所以需要向下一个5进位，即修约后为125。'
