假设检验是利用样本的实际资料来检验原先对总体某些数量特征所作的假设，如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：（甲）是由随机因素引起的（我们可以接受无差异的原假设）；（乙）是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的（我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它）。两者的差异愈大：（丙）则原假设真实的可能性愈小；（丁）则原假设真实的可能性愈大。（）
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。
如果检验统计量的值落在拒绝区域，应拒绝备择假设
在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）。
当我们根据样本资料对零假设做出接受或拒绝的决定时，可能出现的情况有（）
假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设，然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定，做出是否拒绝原假设的结论。（）
在假设检验中，不拒绝原假设意味着备择假设肯定是错误的。
在假设检验中，当我们做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）。
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
在假设检验中，原假设与备择假设的地位不是对等的。
在假设检验中，原假设与备择假设（）
一项假设检验中，原假设和备择假设必有一个成立，而且只有一个成立。
（判断题）一项假设检验中，原假设和备择假设必有一个成立，而且只有一个成立。（）
在假设检验中，原假设与备择假设（ ）。
在假设检验中，原假设和备择假设（ ）
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
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.
在单侧假设检验中，原假设,则其备择假设为（ ）./ananas/latex/p/215306
假设检验是利用样本的实际资料来检验原先对总体某些数量特征所作的假设，如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：(甲)是由随机因素引起的(我们可以接受无差异的原假设)；(乙)是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的(我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它)。两者的差异愈大：(丙)则原假设真实的可能性愈小；(丁)则原假设真实的可能性愈大。( )
【判断题】在假设检验中，原假设和备择假设都有可能不成立。（）
假设检验中，如果原假设为真，而根据样本所得到的检验结论是拒绝原假设，则（)。
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应为（）
在假设检验中，我们把应该接受的原假设拒绝接受，这种错误称为（)。
128、假设检验时，当检验统计量落在否定域内，我们则否定备择假设，接受原假设。
