A有充足的理由否定原假设
B原假设必定是错误的
C犯错误的概率不大于α
D犯错误的概率不大于β
E在H0为真的假设下发生了小概率事件
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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假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设,然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定,做出是否拒绝原假设的结论。
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在单侧检验中,给定显著性水平α和P值,可以拒绝原假设的是()。
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在显著水平为a的假设检验中存在两类错误,其中如果拒绝原假设,则可能犯第一类错误,第一类错误的概率是()。
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A两个总体方差相等性进行检验,在α=0.01的显著性水平上拒绝了原假设,这表示原假设为真的概率小于0.01。()
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假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设,然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定,做出是否拒绝原来假设的结论。()
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A某一总体均值进行假设检验,检验结论是:在1%的显著性水平下,应拒绝H0。据此可认为对原假设进行检验的P值小于1%。()
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在假设检验中,原假设与备择假设()
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在假设检验中,原假设为H0,备择假设为H1,则称()为犯第二类错误。
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