Ⅰ型错误是拒绝了实际上成立的H0。

Ⅱ型错误是不拒绝实际上不成立的H0

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在假设检验中，当出现P>α时，虽然不能拒绝H0，但不能推断H0成立。（提示：假设检验是基于反证法的思想）。

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对于某个统计方法检验一类资料，当H0为真时，拒绝H0的概率≤α；当H0非真时，检验效能很低，则称该资料统计分析方法的选择是错误的。

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在假设检验中，当拒绝H0时，还可能存在第二类错误。

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两样本均数的t检验，按0.05的检验水准拒绝H0，若此时推断有误，其错误的概率为（）。

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某假设检验，检验水准为0.05，经计算P＜0.05，拒绝H0，此时若推断有错，其错误的概率为（）。

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假设检验时，当P≤0.05，则拒绝H0，理论依据是什么？

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如果对简单线性回归模型进行假设检验的结果是不能拒绝H0，这就意味着（）

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拒绝H0时，P值越小越好，接受H0时，P值越大越好。

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