拒绝HA假设(也称零假设)时所犯统计错误的概率为()。
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对于可变作用作为随机变量时,其统计参数和概率分布类型应以观测数据为基础,运用参数估计和概率分布的假设检验方法确定,检验的显著性水平可取()。
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表示假设检验中第二类错误发生的概率为0.05的是()表示在α=0.05水平上拒绝检验假设的是()表示必然发生事件的是()
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对两个总体方差相等性进行检验,在a=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.O1。
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假设经验的结论具有概率性,拒绝H0时,可能犯(),接受H0时,可能犯()。
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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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在统计决策中,把虚无假设不真实却未被拒绝的错误称为()
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在假设检验中,最有理由拒绝无效假设的概率为()
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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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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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某假设检验,检验水准为α,经计算P>α,不拒绝H0,此时若推断有错,其错误的概率为()
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在假设检验问题中,检验水平a的意义是:原假设H0成立,经检验不能拒绝的概率。
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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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下列所给的概率中,在假设检验时最有理由拒绝无效假设的是()。
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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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两样本均数差别作同样的假设检验,无效假设成立与否所犯II型错误的概率相等。
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设样本X(容量为1)取自具有概率密度f(x)的总体,今有关于总体的假设:检验的拒绝域为W= {X>2/3},
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所用判定规则应考虑到相关的风险水平,如错误接受、错误拒绝以及统计假设()
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在显著水平为α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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两样本均数差别作假设检验,无效假设成立与不成立时所犯II类错误的概率相等。()
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2、假设检验中的第二类错误是指()所犯的错误。
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表示假设检验中第二类错误发生的概率为0.05的是(),表示在α=0.05水平上拒绝检验假设的是(),表示必然发生事件的是()
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1、处理假设检验的一般步骤是: 1、提出假设;2、选择统计量,并在假设成立的条件下,确定它的概率分布;3、给定显著性水平,确定拒绝域;4、根据样本观察值计算统计量的观察值;5、根据统计量的观察值是否落入拒绝域,做出判断。
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6、在假设检验中,显著性水平是表示原假设为真时被拒绝的概率。 ()
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设总体,其中δ<sup>2</sup>已知,若要检验μ,需用统计量。(1)若对单边检验,统计假设为,则拒绝区间为()。(
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