假设检验中的第一类错误是在()情况下。
A.虚无假设为真被接受
B.虚无假设为假但被接受
C.虚无假设为真但被拒绝
D.虚无假设为假被拒绝
A.虚无假设为真被接受
B.虚无假设为假但被接受
C.虚无假设为真但被拒绝
D.虚无假设为假被拒绝
A.P值范围在-1~1之间
B.P≤0.1在统计学中被称为小概率事件
C.P值越趋近于1,表示某事件发生的可能性越小
D.在假设检验中,当P≤α时,则拒绝H0,接受H1
E.在假设检验中,当P≥α时,拒绝H0,接受H1
A.将检验统计量的值与α水平的临界值进行比较
B.在原假设为真的条件下,检验统计量的观察值大于或等于其计算值的概率
C.反映实际观测到的数据与原假设之间不一致的程度
D.被称为观察到的(或实测的)显著性水平
A.假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析
B. 假设检验的分析对象是总体
C. 为了进行假设检验,需要确定显著性水平
D. 假设检验无法保证100%真实性
A.多元假设检验多出现在通信及模式识别中
B.多元假设检验中MAp淮则和ML准则相同
C.多元假设检验采用贝叶斯及其派生准则,一般不采用NP准则
D.多元假设检验错误概率计算通常转化为计算正确检测概率
A.假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析
B. 假设检验的分析对象是总体
C. 为了进行假设检验,需要确定显著性水平
D. 假设检验无法保证100%真实性
A.55%显著小于71%,不用任何检验就可以断言:守门员身着红色时确实减低了命中率
B.要进行检验,记点球命中率为p,建立假设检验H0:p=0.71vs H1:p<0.71;minitab计算结果是检验的p值为0.023,因此可以拒绝原假设,认为守门员身着红色时确实减低了命中率
C.要进行检验,记点球命中率为p,建立假设检验H0:p=0.71 vs H1:p≠0.71;MINITAB计算结果是检验的p值为0.035,因此可以拒绝原假设,认为守门员身着红色时确实减低了命中率
D.样本量只有40,因此不可能得到任何结论,必须将样本量增大些才可能得出肯定或否定的结论