A对
B错
在方差分析中,如果拒绝原假设,则意味着所检验的各总体均值之间全部相等。
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如果检验结果为拒绝原假设,若我们想进一步分析影响情况,则要采用方差分析中的()。
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检验的P值表示原假设为真的概率。
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假设检验中的显著性水平的意义?
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在完全随机设计中,若原假设为真,则效应均方与误差均方和的比值就应接近1。
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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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假设检验依据的是哪个基本原理?
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与假设检验相比,方差分析方法可以使犯第I类错误的概率()。
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相关系数的假设检验p值越小,则说明两变量x和y的关系越密切。
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