如果效应均方和显著大于误差均方和，说明样本内的变异大于样本外的变异。

在完全随机设计中，若原假设为真，则效应均方与误差均方和的比值就应接近1。

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单因素方差分析的总误差平方和可分解为（）和（）。

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在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。其中反映一个样本中各观测值误差大小的平方和称为（）。

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在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。下列说法中正确的有（）。

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在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，剩余平方和所占比重小，则两者之间（）。

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如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。

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方差分析的基本思想：若被考察因素对试验结果没有显著的影响，即各正态总体均值相等，则试验数据的波动完全由（）引起；若因素有明显的效应，即各正态总体的均值不全部相等，则表明试验数据的波动除了随机误差的影响外，还包括（）的影响。

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重复抽样误差大于不重复抽样误差。

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如果要检验两个总体均值是否有显著差别，一般采用（），若要检验多个总体均值是否相等，则应该采用（）。

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