在作显著性检验时，常常要提出假设，即（)、（)两种假设。
相似题目
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假设检验中，显著性水平α表示（）。
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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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在假设检验时，通常使用的显著性水平有（）。
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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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某商场从～批袋装食品中随机抽取10袋，测得每袋重量（单位：克）分别为789，780，794，762，802，813，770，785，810，806，假设重量服从正态分布，要求在5%的显著性水平下，检验这批食品平均每袋重量是否为800克。 根据上述资料请答： 提出原假设与备择假设为（）。
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统计假设检验的显著性水平
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在假设检验中，显著性水平a表示（）。
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处理调查或实验数据时，常常要面对确认统计值之间差异的问题，如果通过假设检验表明该差异未达到规定的限度，则说明差异主要来源于抽样误差，结论则为差异不显著。
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在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
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假设检验中的显著性水平的意义？
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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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卷烟产品鉴别检验在作无显著差异判定时，应（）
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假设检验（显著性检验）
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假设检验中，经过显著性检验而被拒绝的假设 【 】 。
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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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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】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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【单选题】在一次假设检验中，P值为0.005，,显著性水平为0.05时，结论是（）
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某商场从～批袋装食品中随机抽取10袋，测得每袋重量（单位：克）分别为789，780，794，762，802，813，770，785，810，806，假设重量服从正态分布，要求在5%的显著性水平下，检验这批食品平均每袋重量是否为800克。根据上述资料请答：提出原假设与备择假设为（）。查看材料
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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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假设检验的显著性水平是指当原假设实际上正确时，检验统计量落在（）的概率
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9、在对三元线性回归进行显著性检验时，假设共有30个观测值，则误差自由度为（）。
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