两个样本均值经过t检验判定有显著性差别，P值越小，则越有理由认为两总体均值有差别。

如果要检验两个总体均值是否有显著差别，一般采用（），若要检验多个总体均值是否相等，则应该采用（）。

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假设检验中的显著性水平的意义？

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检验一元线性回归方程中回归系数的显著性只能采用F检验。

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在一元线性回归模型的显著性检验方法中，（）是检验a，b是否显著异于零的方法。

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样本均值与总体均值之间的差被称为（）。

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与一元线性回归模型相比，多元线性回归模型还有一种显著性检验方法（），它是用来检验（）的。

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样本均值的抽样分布形式仅与样本容量n有关。

判断题查看答案

样本均值的方差和抽样方法有关。

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在假设检验中，可能会犯两种错误，第一类错误为（），第二类错误称为（）。显著性检验问题只对犯第（）类错误的概率加以控制。

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