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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-value<0.005因而判数据“非正态”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”检验p-value>0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value>0.15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。
参考答案
更多 “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。” 相关考题
考题
（127—131题共用备选答案）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127.证明一组数据的分布是否具有正态性的检验方法为128.验证两个样本的方差的不等是否是由于抽样误差引起的可用哪种方法129.两大样本均数的比较可用130.当两样本方差不齐时，进行均数比较可用哪种方法131.当两个样本例数均为20，且具有正态性和方差齐性的条件，则两均数比较可用哪种方法
考题
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
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
单选题根据上证指数及深证指数的连续50个交易日记录，对于这两个股指数据计算出两者的相关系数为0.681。用MINITAB计算出相关性检验结果，其P值为0.000。下列结论中最准确的说法是（）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
考题
单选题某公司的六西格玛项目中要验证某个因子对Y的显著影响，该因子有两个水平，收集了该因子每个水平30个数据，但做正态性检验，发现数据非正态，则应该（）A
直接使用双样本t进行分析B
先检验是否等方差，再使用双样本t进行分析C
将造成非正态的点全部删掉，使得数据正态后在进行双样本t检验D
使用非参数方法进行检验
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。
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
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