在假设检验中，可能会犯两种错误，第一类错误为（），第二类错误称为（）。显著性检验问题只对犯第（）类错误的概率加以控制。

在假设检验中，不拒绝原假设意味着备择假设肯定是错误的。

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与假设检验相比，方差分析方法可以使犯第I类错误的概率（）。

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在方差分析中，如果拒绝原假设，则意味着所检验的各总体均值之间全部相等。

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假设检验中的显著性水平的意义？

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如果检验结果为拒绝原假设，若我们想进一步分析影响情况，则要采用方差分析中的（）。

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假设检验依据的是哪个基本原理？

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检验的P值表示原假设为真的概率。

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相关系数的假设检验p值越小，则说明两变量x和y的关系越密切。

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设用于检验的行因素为R，列因素为C，行因素有K个水平，列因素有r个水平，并假设两个因素有交互作用，m为实验次数，则下列说法中正确的有（）。

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