通常情况下，当零假设（H0）为μ1=μ2=μ3时，备择假设H1为（）
在两样本率比较的X2检验中，无效假设（H0）的正确表达应为（）。
在两样本均数比较的t检验中，无效假设（H0）的正确表达应为（）。
在假设检验中，原假设为H0，备择假设为H1，则称（）为犯第二类错误。
一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：p＜20%；H1：p≥20%。（）
相关系数检验的无效假设H0是（）
如果原假设H0：β1=0成立，则表明因变量y与自变量x之间并没有真正的（）
相关分析中，对相关系数进行检验时，原假设H0：两变量之间存在线性相关。（）
一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：P<20%；H1：P≥20%。
两样本比较的秩和检验若无效假设H0成立，则表示（）
通常情况下，当零假设（H0）为U，=μ2=μ3时，备择假设H1为（）
若无效假设为H0:，那么备择假设为HA:。e50d19e43d2ced33f985acb357861c8e.pnga9f1f0fd730299c5c8f190afe1262dd6.png
若无效假设为H0:，那么备择假设为 。449c7c871a7adfa617fbc5a4fa83fbe5.png
在原假设检验中，原假设H0，备择假设H1，则称（）为犯第二类错误
多元线性回归的显著性检验包含m自变量综合对Y的效应是否显著和各自变量对依变量Y的单独效应是否显著。
若无效假设为H0:，那么备择假设为 。13990258783bf1e2282247dfa6f9f845.png
无效假设即无效应或无差异的假设；备择假设即与无效假设相对立。
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.
Pearson线性相关系数假设检验的无效假设H0是（)。
16、容量为3升的橙汁容器上的标签表明，这种橙汁的脂肪含量的均值不超过1克，在对标签上的说明进行检验时，建立的原假设和备择假设为H0: μ≤1, H1: μ＞1,该检验所犯的第一类错误是（）
随机抽取一个n=100的样本，计算得到样本均值为60，s=15，要检验假设H0:m=65，H1:m¹65，检验的统计量为（）
容量为3升的橙汁容器上的标签表明，这种橙汁的脂肪含量的均值不超过1克，在对标签上的说明进行检验时，建立的原假设和备择假设为H0:≤1,H1:＞1,该检验所犯的第一类错误是（）
通常情况下，当零假设（H0)为μ1=μ2=μ3时，备择假设H1为（）
运行Stata命令xtreg y x1 x2 x3 ,fe后，回归结果下方的显示F检验结果为“F test that all u_i=0 : F（28,954)=95.22 Prob＞F=0.0000 ” ，该F检验的原假设和备择假设为（）
