假设值与实际值之间的差距越大，犯第二类错误的概率也越大。

在假设检验中，犯第一类错误的概率与犯第二类错误的概率的关系是（）

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假设检验时，犯第二类错误的概率与临界值有关

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如果样本值与假设值之间的差异是由随机因素引起的，那么在一次抽样中样本值与假设值之间的显著差异就不会产生。

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某假设检验的显著性水平由0.01上升到0.05，则犯第二类错误的概率（）。

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在同一个连锁群内任意两个基因之间交换值与这两个基因之间的距离有关，两个基因间距离越大，其交换值也就愈（）；反之，距离越小，则其交换值也就愈（），但最大不会超过（），最小不会小于（）。

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回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。

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设总体X~N（μ，42），X1，X2，X3，X4为其样本，样本均值为，对假设H0：μ=5，H1：μ≠5. 给出一个显著性水平为α=0.05的拒绝域； 若μ=6，试计算犯第二类错误的概率β。

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在样本容量不变的情况下，犯第一类错误和犯第二类错误的概率是互为消长的

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犯第二类错误的概率实质上就是显著性水平

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