假设检验决策结论犯第一类错误的概率一定是小概率，其大小等于假设检验设定的检验水准。
对
举一反三
- 当真实情况为H0不成立，假设检验方法能做出拒绝H0的决策结论的概率称为检验效能，其大小等于1－犯第二类错误的概率β。
- 假设检验中，若拒绝原假设() A: 说明原假设一定错了 B: 原假设为真的概率只能是显著性水平 C: 备择假设以大概率为真 D: 检验中的p值小于犯第一类错误的概率
- 总体方差不齐时，两独立样本均数的比较采用t检验可能会使假设检验实际犯第一类错误的概率超过检验水准。_
- 关于检验水准,说法错误的是: A: 是假设检验中小概率事件的发生水准 B: 一般设定为0.05 C: 是假设检验中犯一型错误的概率 D: P≤α认为差异有统计学意义 E: 是假设检验不犯错误的概率
- 在假设检验中，若检验结果是接受原假设，则检验可能犯哪一类错误?若检验结果是拒绝原假设，则又可能犯哪一类错误?
内容
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当假设检验作出拒绝有关总体的假设的推断或决策结论时其决策结论犯错误的风险一定是我们可以承受的小概率。
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统计推断的结论是概率性的，不是绝对的肯定或否定，关于假设检验的两类错误的说法错误的是 A: 拒绝正确的零假设，这类错误称为I类错误 B: 接受错误的零假设，这类错误称为Ⅱ类错误 C: Ⅰ类错误概率越大，Ⅱ类错误概率越小 D: Ⅰ类错误概率越大，Ⅱ类错误概率越大 E: Ⅰ类错误概率等于检验水准α，假设检验时，可根据研究者的要求设定
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假设检验中，若拒绝原假设( ) A: 备择假设以大概率为真 B: 检验中的p值小于犯第一类错误的概率 C: 说明原假设一定错了 D: 原假设为真的概率只能是显著性水平 E: 说明采用了非随机抽样
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在假设检验问题中，若检验结果是接受原假设，则检验可能犯哪一类错误？若检验结果是拒绝原假设，则又可能犯哪一类错误?[br][/br][br][/br]
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假设检验中，若拒绝原假设() A: 原假设为真的概率只能是显著性水平 B: 备择假设以大概率为真 C: 检验中的p值小于犯第一类错误的概率 D: 说明采用了非随机抽样