单选题
发布日期:2021-03-19
H0为真,接受H1
H0为真,拒绝H1
H0不真,接受H0
H0不真,拒绝H0
备择假设(alternative hypothesis)是统计学的基本概念之一,其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。
假设检验(hypothesis testing),又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法,也是一种最基本的统计推断形式,其基本原理是先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。
原假设(null hypothesis)亦称待验假设、虚无假设、解消假设,一般记为Ho。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设,为了检验原假设是否正确,先假定原假设是正确的情况下,构造一个小概率事件,然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了,我们就怀疑原假设的正确性,从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生,则没有理由怀疑原假设原假设的正确性,因此接受原假设。
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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。
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。
如果原假设为H0:θ≥θ0,备则假设为H1:θ<θ0,则进行假设检验时应采用()
如果原假设为H0:A≥B,备则假设为H1:A<B,则进行假设检验时应采用()
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。
在假设检验中,接受原假设H0时,可能( )错误。
在假设检验中,H0表示原假设,H1表示备择假设,则犯第一类错误的情况为( )。
作假设检验时,若|u|﹥uα,应该接受H0,否定HA。
在假设检验中,H0表示原假设,H1表示备择假设,则犯第一类错误的情况为( )。
在假设检验中,H0表示待检验假设。犯第一类错误的是()