举一反三
- 下面关于单侧和双侧假设检验的说法，正确的有（）。 A: 在显著性水平α下，检验假设H<sub>0</sub>：μ＝μ<sub>0</sub>；H<sub>1</sub>：μ≠μ<sub>0</sub>的假设检验，称为双侧假设检验 B: 右侧检验和左侧检验统称为单侧检验 C: 在显著性水平α下，检验假设H<sub>0</sub>：μ≥μ<sub>0</sub>；H<sub>1</sub>：μ＜μ<sub>0</sub>的假设检验，称为左侧检验 D: 在显著性水平α下，检验假设H<sub>0</sub>：μ≥μ<sub>0</sub>；H<sub>1</sub>：μ＜μ<sub>0</sub>的假设检验，称为右侧检验 E: 在显著性水平α下，检验假设H<sub>0</sub>：μ≤μ<sub>0</sub>；H<sub>1</sub>：μ＞μ<sub>0</sub>的假设检验，称为右侧检验
- 在假设检验时,本应是双侧检验的而误用单侧检验水准,当拒绝H0时,将出现( ) A: 第一类误差增大 B: 第二类误差增大 C: 第一类误差减小 D: 第二类误差减小 E: 两类误差都增大
- 在假设检验时,本应单侧检验而误用双侧检验,当拒绝H0时可导致( )。 A: 增加第一类误差的概率 B: 增加第二类误差的概率 C: 把握度增加 D: 可信度减小 E: 检验效能提高
- A1型题 在假设检验时，本应单侧检验而误用双侧检验，当拒绝H0时可导致（）。 A: 第一类误差增加 B: 第二类误差增加 C: 把握度增加 D: 可信度减小 E: 可信度增加
- 在显著性假设检验问题中，显著性水平 的意义是：（） A: A原假设H<sub>0</sub>成立，经检验被拒绝的概率 B: B原假设H<sub>0</sub>成立，经检验不能拒绝的概率 C: C原假设H<sub>0</sub>不成立，经检验被拒绝的概率 D: D原假设H<sub>0</sub>不成立，经检验不能拒绝的概率
内容
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在假设检验时，本应是双侧检验的问题而误用了单侧检验水准，当拒绝H0时，则（）。 A: 增大了第一类错误 B: 减小了第一类错误 C: 增大了第二类错误 D: 减小了第二类错误 E: 以上都不正确
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{{*HTML*}}在假设检验时，本应是双侧检验的因素而误用了单侧检验水准，当拒绝H0时，则( ? ?) A: 增大了第一类错误 B: 增大了第二类错误 C: 减小了第一类错误 D: 减小了第二类错误 E: 以上都不正确
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显著性水平为a时的拒绝法则描述正确的是（） A: 在单侧检验中如果zz，则拒绝H B: 在单侧检验中如果zz，则拒绝H C: 在双侧检验中如果zz，则拒绝H D: 在双侧检验中如果zz，则拒绝H
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在假设检验时,本应是双侧检验的问题而误用了单侧检验，若检验水准仍维持在0.05,当拒绝[img=23x24]17da58d8e767ce3.png[/img]时,则: A: 增大了第一类错误 B: 减小了第一类错误 C: 增大了第二类错误 D: 减小了第二类错误 E: 以上都不正确
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以下关于单侧t检验和双侧t检验的说法正确的有： A: 对参数符号具有明显预期时用单侧t检验，预期不确定时用双侧t检验。 B: EViews回归结果中的t检验默认的是双侧检验。 C: 给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值大于单侧t检验的临界值。 D: 给定自由度和显著性水平，双侧t检验的临界值是单侧t检验的临界值的2倍。 E: 在给定的显著性水平下，若某参数的双侧t检验拒绝原假设，该参数的单侧t检验在参数符号符合预期时也拒绝原假设。 F: 在给定的显著性水平下，若某参数的单侧t检验拒绝原假设，该参数的双侧t检验也拒绝原假设。 G: 在给定的显著性水平下，若某参数的双侧t检验拒绝原假设，该参数的单侧t检验也拒绝原假设。