异质性检验的统计量服从何种分布（k为研究的个数ni为第i个研究的样本量）（）

相似题目

• 设K为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2014110515183124913.jpg

  A . A、A B . B、B C . C、C D . D、D

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• meta分析过程中计算合并后综合效应的大小时，经过异质性检验，如果各研究的结果不同质，那么要计算合并后的统计量可以采用（）

  A . 固定效应模型 B . logistic回归模型 C . 随机效应模型 D . 一般线性模型 E . 广义线性模型

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• 矿砂的5个样品，测得其含铜量均值为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012024875196.jpg 。设含铜量服从正态分布，方差σ 2 未知，在α=0.01下检验 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012030553662.jpg ，则取统计量（）。

  A .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012031780606.jpg B .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012032579522.jpg C .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012033242201.jpg D .https://assets.asklib.com/images/image2/2017073012033879566.jpg

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• 成组设计多个样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis），若最小样本例数大于5，统计量H近似服从的分布是（）

  A . t分布 B . 正态分布 C . χ分布 D . F分布 E . 标准正态分布

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• 小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差未知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517011639855.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 在大样本时，样本比例会近似服从正态分布。检验统计量用z统计量，其基本形式为 https://assets.asklib.com/psource/2015111011354241781.jpg 。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 设总体服从正态分布，总体方差未知，现抽取一容量为15的样本，拟对总体均值进行假设检验，检验统计量是（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517024774879.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差已知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516531382911.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 假定总体服从正态分布，则下列适用Z检验统计量的有（）。

  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 E . 总体方差未知，对样本并无要求

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• 异质性检验的统计量服从何种分布（k为研究的个数n为第i个研究的样本量）（）

  A . 自由度为∑n -k的卡方分布 B . 自由度为k-1的卡方分布 C . 自由度为k-1的F分布 D . 自由度为∑n -k的F分布 E . 自由度为k-1的t分布

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• 对于平均数差异的显著性检验，在两个总体都服从正态分布，总体方差均已知的情况下， 用Z检验(相关样本和独立样本所用统计量不同);在两个总体都服从正态分布，但是总体方差未 知时，用t检验(所用检验统计量方法与两个总体是否独立以及方差是否相等有关)。( )

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• 设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。

  A．F=ESS/TSS B．F=(ESS/k)/[RSS/(n-k-1)] C．F=1 - (ESS/k)/[TSS/(n-k-1)] D．F=RSS/TSS

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• 设 X1......X2为取自总体的样本， 和分别为样本均值和样本方法，则统计量服从的分布为（)。

  设 X1......X2为取自总体<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195814695156.png' />的样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195859589124.png' />和<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195876344225.png' />分别为样本均值和样本方法，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195843271859.png' />服从的分布为()。 A.N(0,1) B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-05/931195972736392.png' /> C.F(1,n-1) D.t(n-1)

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• 设总体x服从[0，1]上均匀分布， （X₁，X₂，… ，X_n)是取自该总体的样本，求次序统计量X（k)的分布。

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• 成组设计多个样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis)，若最小样本例数大于5，统计量H近似服从的分布是

  成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis)，若最小样本例数大于5，统计量H近似服从的分布是 A．t分布 B．正态分布 C．χ2分布 D．F分布 E．标准正态分布

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• 设Xl，X2，…，Xn为取自0-1分布总体的样本，则统计量T=X1+X2+…+Xn服从的分布为（）

  A.泊松分布 B.指数分布 C.二项分布 D.均匀分布

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• 若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。

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• 6、当资料来自正态总体时，可以证明统计量t服从（)（degrees of freedom)为v=n-1的t分布。

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• 设总体X服从标准正态分布，X₁，X₂，...，X_n是来自X的样本，则统计量服从（)分布，参数为

  设总体X服从标准正态分布，X₁，X₂，...，X_n是来自X的样本，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-04/978607698915946.jpg' />服从()分布，参数为()。

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• 设为来自正态总体N（0,σ²)的简单随机样本,则统计量服从的分布为（）A.F（1,1)B.F（2,1)C.t（1)

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556800064592.png' />为来自正态总体N(0,σ²)的简单随机样本,则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556809002103.png' />服从的分布为（） A.F(1,1) B.F(2,1) C.t(1) D.t(2)

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• 8、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。

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