原假设为:H0:μ=27000,与H0对立的备则假设H1为()。
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通常情况下,当零假设(H0)为μ1=μ2=μ3时,备择假设H1为()
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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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已知总体方差,显著性水平α=0.05,检验的假设为:H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0,则检验的拒绝域应为()。https://assets.asklib.com/psource/2015101516551388845.jpg
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在假设检验中,原假设为H0,备择假设为H1,则称()为犯第二类错误。
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一项研究表明,司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%,用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0:p<20%;H1:p≥20%。()
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若假设形式为H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0,当随机抽取一个样本,其均值 https://assets.asklib.com/psource/2015111117195488558.jpg =μ0,则()。
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如果原假设H0:β1=0成立,则表明因变量y与自变量x之间并没有真正的()
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在大样本的情况下,检验H0:μ=μo,H1:μ>μo,则()成立时,可接受原假设。
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相关分析中,对相关系数进行检验时,原假设H0:两变量之间存在线性相关。()
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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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一项研究表明,司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%,用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0:P<20%;H1:P≥20%。
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接受原假设H0,不一定H0是正确的。
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通常情况下,当零假设(H0)为U,=μ2=μ3时,备择假设H1为()
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H0:μ=μ0,选用Z统计量进行检验,接受原假设H0的标准是()
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由两样本均数的差别推断两总体均数的差别,H0:μ1=μ2,H1:μ1≠μ2;现差别的假设检验结果为P<0.05,从而拒绝H0,接受H1,则()。
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在原假设检验中,原假设H0,备择假设H1,则称()为犯第二类错误
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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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H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0;选用Z统计量进行检验,拒绝原假设H0的标准是()。
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H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0;选用Z统计量进行检验,拒绝原假设H0的标准是()。
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3、在假设检验中,接受原假设H0时,可能犯下面哪种错误?
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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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一项研究表明,司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%,用来检验这一结论的原假设和备则假设为H0:p<20%,H1≥20%.()
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16、容量为3升的橙汁容器上的标签表明,这种橙汁的脂肪含量的均值不超过1克,在对标签上的说明进行检验时,建立的原假设和备择假设为H0: μ≤1, H1: μ>1,该检验所犯的第一类错误是()
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通常情况下,当零假设(H0)为μ1=μ2=μ3时,备择假设H1为()
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