对于可变作用作为随机变量时，其统计参数和概率分布类型应以观测数据为基础，运用参数估计和概率分布的假设检验方法确定，检验的显著性水平可取（）。
表示假设检验中第二类错误发生的概率为0.05的是（）表示在α＝0.05水平上拒绝检验假设的是（）表示必然发生事件的是（）
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。
假设经验的结论具有概率性，拒绝H0时，可能犯（），接受H0时，可能犯（）。
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。（）
在统计决策中，把虚无假设不真实却未被拒绝的错误称为（）
在假设检验中，最有理由拒绝无效假设的概率为（）
显著性水平表示备择假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝原假设所冒的风险
显著性水平表示原假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝原假设所冒的风险
某假设检验，检验水准为α，经计算P>α，不拒绝H0，此时若推断有错，其错误的概率为（）
在假设检验问题中，检验水平a的意义是：原假设H0成立，经检验不能拒绝的概率。
在假设检验中，当原假设正确时拒绝原假设，所犯的的错误称为（）。
下列所给的概率中，在假设检验时最有理由拒绝无效假设的是（）。
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（）。
两样本均数差别作同样的假设检验，无效假设成立与否所犯II型错误的概率相等。
设样本X（容量为1)取自具有概率密度f（x)的总体，今有关于总体的假设:检验的拒绝域为W= {X＞2/3}，
所用判定规则应考虑到相关的风险水平，如错误接受、错误拒绝以及统计假设（）
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()。
两样本均数差别作假设检验，无效假设成立与不成立时所犯II类错误的概率相等。（)
2、假设检验中的第二类错误是指（）所犯的错误。
表示假设检验中第二类错误发生的概率为0.05的是（）,表示在α＝0.05水平上拒绝检验假设的是（）,表示必然发生事件的是（）
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。 （）
设总体，其中δ<sup>2</sup>已知，若要检验μ,需用统计量。（1)若对单边检验，统计假设为，则拒绝区间为（）。（
