无论原总体分布形态如何，我们都可用Ｚ统计量对原假设进行检验。
错
举一反三
- 如果总体分布不是正态分布，则不能采用Ｚ统计量和ｔ统计量进行检验。
- 如果总体分布是非正态分布，在（ ）情况下，可选用Ｚ统计量对总体平均数进行假设检验。
- 两总体方差齐性检验,原假设表述为:
- 统计检验拒绝原假设情况下可能发生的错误是
- 对某一总体均值进行假设检验, [tex=11.143x1.357]tCo1Ek3YLP+H/Jyo3NsVGtGpq0HgERpkvOsbyzi5EM3wgrEcZkO33d6HBJ6qNVEM[/tex] 。检验结论是：在 1%的显著性水平下， 应拒绝 [tex=1.214x1.214]LiqE1PJ3GxIgL1RVr3tmDA==[/tex] 。据此可认为对原假设进行检噞的 P 值小于 1 %。[br][/br]
内容
- 0
对两个总体方差相等性进行检验,在 =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
- 1
关于提出假设的下列说法中，错误的是 A: 原假设与我们看到的样本现象一致，备择假设是样本现象的反现象。 B: 原假设和备择假设是相互对立的，检验结果只能保留一个假设 C: 原假设是我们想支持的结论，因此，不能拒绝原假设就表明通过了检验 D: 如果涉及检验总体参数，等号一定要放在原假设一方
- 2
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（ ）
- 3
在对多元线性回归模型的统计检验中,可能出现F检验中拒绝原假设,但不拒绝每个回归系数t检验的原假设的情况。()
- 4
在假设检验中，我们都提出原假设，与原假设对立的假设称为（）。 A: 备择假设 B: 单边检验 C: 双边检验 D: 以上都不对