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（）。
相似题目
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在假设检验问题中，显著性水平a是原假设H0正确时，经检验接受H0的概率。
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做假设检验下结论时，是否拒绝H0决定于以下各项，其中错误的一项是（）
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假设检验时，是否拒绝H0，取决于（）。
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假设检验进行推断的依据是小概率原理，推断不可能会犯错误。
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Ⅰ型错误的概率用（）表示不拒绝实际上不成立的H0用（）置信区间估计时置信度是指（）
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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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进行假设检验时，在其它条件不变的情况下，增加样本量，检验结论犯两类错误的概率会（）。
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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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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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A某一总体均值进行假设检验, https://assets.asklib.com/psource/2015111011332460829.jpg 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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进行两均数差别的假设检验时，当P≤0.05时，则拒绝H0；当P>0.05时，则接受H0，认为两总体均数无差别。
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假设检验进行推断的依据是小概率原理，推断不可能会犯错误。（）
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在一次假设检验中当显著性水平a=0. 01时，H0被拒绝，则用a=0. 05（）
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接受区域（acceptance region）是指在一个假设总体的概率分布中，可能接受无效假设时所能取的一切可能值所在的范围，即接收区域就是接受H0的区间，在这个范围内的任何一个数值和假设数值的差异都是属于随机误差。
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k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设 H0：bj=0，备选假设H1：bj¹0，当 时拒绝原假设。
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假设检验的方法步骤顺序是（1）确定(构造)检验统计量 ；（2）提出原假设H0和备择假设H1；（3）代入数据下结论；（4）对显著性水平α确定拒绝域.
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【单选题】假设检验中,显著性水平α表示 A. H0为真时接受H0的概率 B. H0为真时拒绝 H0的概率 C. H0不真时接受H0的概率 D. H0不真时拒绝 H0的概率
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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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【单选题】k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设 H0：bj=0，备选假设H1：bj¹0，当 时拒绝原假设。
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37、当我们在0.01显著性水平上拒绝H0,，则可以得出结论，犯I型错误的概率是1%。
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2、假设检验进行推断的依据是小概率原理，推断不可能会犯错误。（）