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（）

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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ｔ分布也称学生氏分布，是（）于１９０８年在一篇以“Ｓｔｕｄｅｎｔ”为笔名的论文中首次提出的。而Ｆ分布是统计学家（）首先提出的，Ｆ分布有着广泛的应用，如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。

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六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.

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在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.

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预测模型中一元线型回归法的方程Y=A+B*X，其中A是（）.

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回归直线方程中两个变量x和y（）

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在直线回归方程中的两个变量x和y（）。

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回归方程Y=30-X中，Y的误差的方差的估计值为9，当X=1时，Y的95%的近似预测区间是（）.

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在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数不显著，则意味着（）

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