A临界值
B临界点
C置信水平
D边际值
在假设检验中,当我们做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时,表示()
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在假设检验中,当我们做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时,表示原假设是错误的。
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假设检验中显著性水平是()
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置信水平是假设检验中犯第一类错误的概率。
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在假设检验问题中,犯第一类错误的概率α的意义是()
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在假设检验中,犯一类错误的概率 和犯第二类错误的概率 的关系是()
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下面给出的t检验的结果,()表明接受原假设,显著性水平为0.05。
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分类器效果检验中的准确率是指()
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Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息。
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