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。
在双侧检验中，如果将检验统计量两侧的面积总和定义为p值，则对于给定的显著性水平α，拒绝原假设的条件是（）
已知总体方差，显著性水平α=0.05，检验的假设为：H0：μ≤μ0，H1：μ＞μ0，则检验的拒绝域应为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516551388845.jpg
在单侧检验中，给定显著性水平α和P值，可以拒绝原假设的是（）。
假设检验中的显著性水平α是（）。
对两个总体方差相等性进行检验，在a=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．O1。
假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。（）
假设检验中显著性水平α是表示原假设不真实的概率。（）
A两个总体方差相等性进行检验，在α=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。（）
在给定的显著性水平下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是（）。
假设检验中的显著性水平的意义？
通常把"拒绝原假设的最小显著性水平"称为假设检验的P值
A某一总体均值进行假设检验, https://assets.asklib.com/psource/2015111011332460829.jpg 检验结论是：在1%的显著性水平下，应拒绝H0。据此可认为对原假设进行检验的P值小于1%。（）
在正态总体均值的假设检验中，在给定显著性水平α的条件下双边检验拒绝域的临界值与单边检验拒绝域的临界值之间的关系为（）。
在显著水平为a的假设检验中存在两类错误，其中如果拒绝原假设，则可能犯第一类错误，第一类错误的概率是（）。
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（）
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。
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.
【单选题】假设检验中,显著性水平α表示 A. H0为真时接受H0的概率 B. H0为真时拒绝 H0的概率 C. H0不真时接受H0的概率 D. H0不真时拒绝 H0的概率
如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下是显著的（即在0.05的显著性水平下拒绝了原假设),则正确的说法是（)。A.在0.10的显著性水平下必定也是显著的
在显著水平为α的假设检验中存在两类错误，其中如果拒绝原假设，则可能犯第一类错误，第一类错误的概率是()。
【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。
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。
6、在假设检验中，显著性水平是表示原假设为真时被拒绝的概率。 （）
