两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以（）所对应的犯第二类错误的概率最小。

两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以（）所对应的犯第二类错误的概率最小。

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两样本均数比较的假设检验有t检验和u检验，试述这两种检验分别在什么条件下用，这两种检验间有什么联系？

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两样本均数的t检验对资料的要求是（）

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t检验通常适合两样本（）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用（）检验。

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t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检验处理效应是否存在，常采用反证法。此法先建立（）假设：即假设处理效应不存在，样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的（）（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。

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对于完全随机设计两样本定量资料的比较，如何选择统计方法？

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两样本t检验与完全随机设计方差分析有何联系与区别？

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两个班级A和B，参加数学课的同一期终考试。分别在两个班级中随机地取9个，4个学生，他们的得分如下： 设A班、B班考试成绩的总体分别为均未知，两样本独立。试取α=0.05检验假设

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为比较两个学校同一年级学生数学课程的成绩，随机地抽取学校A的9个学生，得分数的平均值为方差为随机地抽取学校B的15个学生，得分数的平均值为方差为设样本均来自正态总体且方差相等，参数均未知，两样本独立。求均值差μA-μB的置信水平为0.95的置信区间。

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