如果要检验样本数据是否来自某一正态分布的总体，可采用的非参数检验方法是（）

用单样本K-S检验某学校期末统考的成绩是否是正态分布，若Dmax

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某种标准类型电池的容量（以安-时计）的标准差σ=1.66，随机地取10只新类型的电池测得它们的容量如下 设样本来自正态总体均未知，问标准差是否有变动，即需检验假设

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由某种铁的比热的9个观察值得到样本标准差s=0.0086。设样本来自正态总体均未知。试检验假设（α=0.05)

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t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立（）假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的（）（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。

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设样本x1，x2，…，xn来自正态总体N（μ，σ2），且σ2未知．为样本均值，s2为样本方差．假设检验问题为，则采用的检验统计量为（）

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偏态系数测度了数据分布的非对称程度。如果一组数据的分布是对称的，则偏态系数（）。

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一制造商声称他的工厂生产的某种牌号的电池的寿命的方差为5000（小时2），为了检验这一主张，随机地取26只电池测得样本方差为7200小时2，有理由认为样本来自正态总体。现需取α=0.02检验假设

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测得某地区16个成年男子的体重（以公斤计）为 设样本来自正态总体均未知，试取α=0.05检验假设：

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某纤维的强力服从N（μ，1.192）。原设计的平均强力为6克。现改进工艺后，测得100个强力数据的均值为6.35，假定标准差不变。如果要检验均值的提高是否工艺改进的结果，则合理的零假设与备择假设应为（）

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