请看统计实务P238页的附表1,是关于Z分布查表方法,注意表下面的图本表中,如果显著性水平a=005,则1-a=095,由于Z分布是对称图形,用0952=0475,到表中找0475,可以看到表的行和列值是196,即为Z在005显著性水平上

专业的叫yellow MORA， 是屏幕本身的问题。介绍下iPhone 6Plus这个手机：和iPhone6相比屏幕增大至55英寸，这样就让用户的使用感会更好，因为就可能是有人就是喜欢大屏的手机，同时拍照加入光线图像防抖功能有效的改善了拍照

首先,把[F(x+Δx)-F(x)]Δx的定义为平均密度,然后其中F(x)就是分布函数,[F(x+Δ度x)-F(x)]Δx那么就是平均的概率密度了。然后,我们对上式来取极限,这就是某一处的概率密度了,再然后limΔx趋0[F(x+Δx)

本例中要求的相关系数临界值r0是多少已知f=n-2=8-2=6,若α=005,则查表知r0=0707利用所求回归直线方程预测成本会存在一定的误差,为了鉴别回归直线对预测值的可能的波动范围,需要计算直线数值与实际值之间的标准差F—分布临界值表

①在一个2×2列联表中，由计算得K2=6679＞6535，则有99%的把握确认这两个变量间有关系，①正确；②令x=1，则3n=243，n=5，通项为Cr5x5r(2x2)r=Cr52rx53r，令5-3r=-4，则r=3，则展开式中x-4的

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 005或者001，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体

你好，经过我查阅相关资料得知正交实验的显著性的算法是:首先可以从所有的实验数据中找到最优的一个数据，接下来将各个因素当中同水平的实验值加和，就得到了各个水平的实验结果表。从这个表当中又可以得到一组最优的因素，通过比较前一个因素，可以获得因素

一般，关注的是下限时用左单侧检验，比如灯泡的使用寿命不得少于低于700小时时用左单侧(原假设>=备择假设<),注意关键词不得少于低于。关注的是上限的时候用右单侧检验(原假设<=备择假设>)，比如次品率不得多于高

请教大哥，你平均数怎么求？其中y=60，70，80，90，100，n=2+6+25+12+5=50。比较成绩的代表性，只要比较s与90的大小。标准差越小，那么成绩越集中，越有代表性。对于平均数的求法，（？×2+65×6+75×25+85×1

出口数量大于指标阈值怎么算总量差额按照（进口+收汇）-（出口+付汇）；总量差额率=总量差额进口+出口+付汇+收汇；资金货物比=收汇+付汇进口+出口；贸易信贷率=贸易信贷余额进口+出口+付汇+收汇。本地阈值范围外管可以根据本地实际情况设

用U表示标准正态分布，临界值Zα满足P(U>Zα)=Zα，即P(U≤Zα)=1-α。当α=0025时，就是查表中0975对应的值，0975在表中19那一行，006那一列，所以Z0025=196。若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……

�第二种 登录你所在省的电信宽带网站查询开通的状态，看是不是开通的是1m的带宽。第三种 这是最最准确的方法 ，但是有一点麻烦。首先找一下你ADSL的说明书或者根据型号来搜索一下进入配置模式的方法。一般来说要把电脑的ip地址改成和adsl同一

#define U8 unsigned char#include &ltstring.h&gt#include &ltstdio.h&gt#define TRUE 1#define FALSE 0#p

1.判断存在：一个元素是不是在向量中用a%in%b &gta="TT" &gtb=c("AA","AT","TT") &

变压器绕组直流电阻的测量是项既简单又重要的试验项目。其目的是检查绕组焊孙明接头的质量、电压分接头的各个位置引线与套管的接触足否良好。并联支路的连接是否正确、有无层间短路或内部断线的现象等。同时，则孝告它也是变压器短路特性试验的重要数据。测量

首先输入数据。一列为分组变量，一列为渗斗数值。如下图所示，1气阴两虚型，2阴虚热盛型...分析--比较均值--单因素ANOVA，因变量选择value，因子选择group。两两比较--选择Duncan，当然也可以选其丛返磨他。点继续，确定，

1、首先打开obs直播软件，找磨神察到设定按钮。2、其次进入设定之后，找到降噪处理，开启之后根据所处的环境调节临界值。3、然后再看一下系统上面的一些设置，找到声音的图标，点击鼠标右键，查看选项。4、最瞎游后选择录音瞎茄设备进入即可。抖音直播

function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options) % FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类% % 用法： %

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