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（）. 3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检。 验的P-Value都大于0.05的情况。 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。。 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。。 ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。。
备用设备、带有电压的设备或运行线路，不允许处于无（）状态。
带外辐射是指超出载波频带的电磁波能量辐射，它是由于（）而引起的。 输入信号太小。 滤波器特性不良。 调制方式不佳。 互调产物过大。 辐射功率过高。 接收干扰大。
M公司中的Z车间使用多台自动车床生产螺钉，其关键尺寸是根部的直径。为了分析究竟是什么原因导致直径变异过大，让3个工人，并随机选择5台机床，每人分别用这5车床各生产10个螺钉，共生产150个螺钉，对每个螺钉测量其直径，得到150个数据。为了分析直径变异产生的原因，应该（）. 将工人及螺钉作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析（Two-Way ANOVA.，分别计算出两个因子的显著性，并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断。。 将工人及螺钉作为两个因子，按两个因子交叉（CrosseD.的模型，用一般线性模（GeneralLinear Model）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大。 小对变异原因作出判断。。 将工人及螺钉作为两个因子，按两个因子嵌套（NesteD.的模型，用全嵌套模型（Fully NestedANOVA.计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。。 根据传统的测量系统分析方法（GageRR Study-CrosseD.，直接计算出工人及螺钉两个因子方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。。
有些人要求事情都按照自己喜欢和期望的去发展，否则便觉得很糟糕、可怕。这种认知被称为（）。
躁狂状态常见的思维障碍是（）。
