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更多“一个假设检验犯两类错误的概率之和为1。()”相关的问题
假设检验的I型错误是指推断结论
A.拒绝了实际上成立的Ho
B.犯了假阴性错误
C.犯了概率为β的错误
D.接受了实际上不成立的Ho
E.接受H0时所犯的错误
A.同一组资料单侧检验的效率高于双侧检验
B.可信区间也可回答假设检验的问题
C.若增加样本量，可同时减少两类错误
D.两总体相差越大，犯第二类错误的可能越小
E.两总体越接近，犯第一类错误的可能越小
假设检验时所犯的两类错误的关系是
A．n一定时，α减小则β减小
B．n一定时，α减小则β增大
C．α值改变与β无关
D．检验中犯第一类错误则不会犯第二类错误
E．等于1-β
假设检验的两类错误，以下说法正确的是
A.I型错误：拒绝实际上不成立的Ho
B.I型错误的概率常用β表示
C.Ⅱ型错误是“弃真”的错误
D.Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的Ho
E.以上都不对
假设检验的两类错误，正确的是
A．Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的H0
B．Ⅰ型错误的概率常用β表示
C．Ⅱ型错误是“弃真”的错误
D．Ⅰ型错误：拒绝实际上不成立的H0
E．以上都不对
假设检验的两类错误，以下说法哪一个对
A．Ⅰ型错误：拒绝实际上不成立的 H0
B．Ⅰ型错误的概率常用β表示
C．Ⅱ型错误是“弃真”的错误
D．Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的H0
E．以上都不对
假设检验的两类错误，以下说法哪一个对
A．Ⅰ型错误：拒绝实际上不成立的H0
B．Ⅰ型错误的概率常用p表示
C．Ⅱ型错误是“弃真”的错误
D．Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的H0
E．以上都不对
在对两个样本均数作假设检验时，若P>O.1，则统计推断为
A.两总体均数的差别有统计学意义
B.两样本均数的差别有统计学意义
C.有0.9的把握度认为两总体均数无差别
D.犯二类错误的概率为0.1
E.两总体均数的差别无显著性
假设检验的两类错误，正确的是
A．Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的H2
B．Ⅱ型错误是“弃真”的错误
C．Ⅰ型错误的概率常用β表示
D．Ⅰ型错误：拒绝实际上不成立的H0
E．以上都不对
