当拒绝原假设时，只能认为肯定它的根据尚不充分，而不是认为它绝对错误。

当接受原假设时，只能认为否定它的根据尚不充分，而不是认为它绝对正确。

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假设检验时，所谓"接受原假设"，并非肯定原假设就是正确的

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当样本统计量的观察值未落入原假设的拒绝域时，表示（）。

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显著性水平表示原假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝原假设所冒的风险

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在假设检验中，当原假设正确时拒绝原假设，所犯的的错误称为（）。

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显著性水平表示备择假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝原假设所冒的风险

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在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）

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假设检验中，如果原假设为真，而根据样本所得到的检验结论是否定原假设，则可认为（）。

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假设检验是利用样本的实际资料来检验原先对总体某些数量特征所作的假设，如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：（甲）是由随机因素引起的（我们可以接受无差异的原假设）；（乙）是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的（我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它）。两者的差异愈大：（丙）则原假设真实的可能性愈小；（丁）则原假设真实的可能性愈大。（）

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