A有充足的理由否定原假设
B原假设必定是错误的
C犯错误的概率不大于α
D犯错误的概率不大于β
E在风为真的假设下发生了小概率事件
在假设检验中,原假设与备择假设()
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在假设检验中,原假设与备择假设的地位不是对等的。
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一项研究表明,司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%,用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0:P
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在显著水平为a的假设检验中存在两类错误,其中如果拒绝原假设,则可能犯第一类错误,第一类错误的概率是()。
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假设检验拒绝原假设,说明()
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对两个总体方差相等性进行检验,在a=0.01的显著性水平上拒绝了原假设,这表示原假设为真的概率小于0.O1。
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对某一总体均值进行假设检验,H0:μ=100,H1:μ≠100。检验结论是:在1%的显著性水平下,应拒绝H0。据此可认为对原假设进行检验的P值小于1%。
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假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设,然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定,做出是否拒绝原假设的结论。
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在大样本的情况下,检验H0:μ≤μ0,H1:μ>/μ0,则()成立时,可接受原假设。
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