对于一个正态总体X～N（μ，σ2），已知总体方差σ2，检验假设H0：μ=μ0（μ0已知）时，采用（）检验法。
如果总体呈正态分布，总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用Z检验来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著。
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
在对总体均值进行假设检验时，采用什么检验统计量取决于所抽取的样本是大样本还是小样本，还需要考虑总体是否为正态分布、总体方差是否已知等。（）
当对正态总体均值检验时，如果总体方差未知则应该进行（）。
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。
对于一个正态总体X～N（μ，б2），已知总体方差б2，检验假设H0：μ=μ0（μ0是已知数）时，采用（）检验法。
设样本是来自正态总体N（μ，σ2），其中σ2未知，那么检验假设H0：μ=μ0时，用的是Z检验。（）
在大样本情况下，对方差已知的非正态总体的均值进行区间估计或假设检验使用的统计量是（）
设总体服从正态分布，总体方差未知，现抽取一容量为15的样本，拟对总体均值进行假设检验，检验统计量是（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517024774879.jpg
某厂生产的化纤纤度服从正态分布N（μ，ζ2）。现测得25根纤维的纤度的均值为1.39，如果要检验这些纤维的纤度与原设计的标准值1.40有无显著差异，则合理的零假设与备择假设应为（）
设总体为正态总体，总体方差未知，在小样本条件下，对总体均值进行如下的假设检验H0：μ=μ0，（μ0为已知数）；Hl：μ≠μ0，α=0.1。则下列说法正确的有（）。
假设正态总体方差未知，欲对其均值进行区间估计或假设检验。从其中抽取较小样本后使用的统计量是（）
假设检验中，在小样本的情况下，如果总体不服从正态分布，且总体方差未知，则经过标准化的样本均值服从（）
在假设检验中，方差已知的正态总体均值的检验要计算Z统计量
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%。（）
方差分析是对多个正态总体（）这一假设进行检验。
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（）。
方差已知的单个正态总体均值的假设检验时，原假设是μ≤μ0，检验方法是[h,p,ci]=ztest(x,mu,sigma0,alpha,1)。
对正态总体的数学期望进行假设检验，如果在显著性水平【图片】下，接受了【图片】，那么在显著性水平【图片】下，（ ）.
对正态总体中的进行检验时，采用的统计量是（)。对正态总体 中的进行检验时，采用的统计量是（)。
已知X1，X2，…，Xn是从某正态总体随机抽取的一个样本，在μ未知的情况下，对于假设的检验问题H0:σ2=σ20，H1:σ2≠σ20，则给定α下，该检验的拒绝域为()。
在进行假设检验时，如果数据非正态，则无法进行（）
