下列方程经过一定的变量变换之后，可以转化为直线方程的是（）

系统的数学模型可以相互转化。由微分方程得到传递函数通过（）变换实现。由传递函数到频率特性通过（）实现。

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回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）

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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）

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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.

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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）

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在控制阶段，六西格玛团队要对改进后的效果进行评估，并计算出改进后的控制图及过程能力指数。由于数据并非正态，绘制控制图及计算过程能力指数时都需要将数据进行Box-Cox变换（本例要对原始数据取对数），变换后数据为正态。但是对于使用变换后的数据计算出控制限及过程能力指数后，要不要经过反变换返回原始变量呢？几个黑带意见不一致。下列说法哪个最准确（）？

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为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题，在经过2水平的4个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为70cm。响应变量Y为延伸量（单位为cm）。在代码化后的回归方程中，A因子的回归系数是4。问，换算为原始变量（未代码化前）的方程时，此回归系数应该是多少？（）

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采用拉氏变换，可将系统的（）方程转换成（）方程求解。

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在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？

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