A对
B错
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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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。
假设检验中，拒绝域的边界称为（）
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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（）
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（）
假设检验中显著性水平是（）
置信水平是假设检验中犯第一类错误的概率。
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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。
方差分析的基本假设前提包括（）
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