多选题可提高假设检验的把握度(1-β)的有()。A增大Ⅰ类错误B增大Ⅱ类错误C增大样本含量D增大标准差E增大变异系数

多选题
可提高假设检验的把握度(1-β)的有()。
A

增大Ⅰ类错误

B

增大Ⅱ类错误

C

增大样本含量

D

增大标准差

E

增大变异系数


参考解析

解析: 暂无解析

相关考题:

把握度(1-β)值愈大,所需样本含量A.足够B.愈多C.愈少D.无变化E.为少

在假设检验时,本应作单侧检验的问题误用了双侧检验,可导致A、统计结论更准确B、增加了一类错误C、增加了二类错误D、减小了可信度E、增加了把握度

根据Bayes理论,阳性预测率公式是A、(灵敏度×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]B、(特异性×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]C、流行率÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]D、灵敏度÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]E、流行率÷[灵敏度×流行率十特异性×(1-流行率)]

如果犯第Ⅱ类错误的概率为β,1-β为该项假设检验发现差异的检验效能或把握度,一般要求控制在()。 A.60%以上B.80%以上C.60%以下D.80%以下

假设检验中的检验效能是指 A、αB、1-αC、1-βD、βE、α+β

可提高假设检验的把握度(1-β)的有 A、增大Ⅰ类错误B、增大Ⅱ类错误C、增大样本含量D、增大标准差E、增大变异系数

在假设检验时,本应单侧检验而误用双侧检验,当拒绝H0时可导致( )。A、第一类误差增加B、第二类误差增加C、把握度增加D、可信度减小E、可信度增加

在假设检验时,本应作单侧检验的问题误用了双侧检验,可导致A.统计结论更准确B.增加了一类错误C.增加了二类错误D.减小了可信度E.增加了把握度

当样本例数一定时,那么.A.把握度为1-αB.可信度为1-βC.α越大,β越小D.α越大,β越大E.α与β无关系

把握度(1-β)值愈大,所需样本含量()A、足够B、愈多C、愈少D、无变化E、为少

某假设检验,检验水准为α,经计算P>α,不拒绝H,此时若推断有错,其错误的概率为()。A、αB、1-αC、β,β=1-αD、β,β未知E、1-β,β未知

某假设检验,检验水准为α,经计算Pα,不拒绝H0,此时若推断有错,其错误的概率为()A、αB、1-αC、β,β=1-αD、β,β未知E、1-β,β未知

在参数的假设检验中,()表示统计检验力。A、αB、1-αC、βD、1-β

在假设检验中,犯第一类错误的概率等于()。A、1-αB、1-βC、αD、β

当样本例数一定时,那么()A、α越大,β越小B、α越大,β越大C、α与β无关系D、可信度为1-βE、把握度为1-α

检验效能(把握度)是指()。A、αB、1-αC、βD、1-β

在假设检验中,若要减少β,则()。A、α↑B、1-β↑C、α↓D、a.b.同时存在

根据Bayes理论,阴性预测率公式是()A、[特异性×(1-流行率)]÷[(1-灵敏度)×流行率+特异性×(-1-流行率)]B、(特异性×流行率)÷[(1-灵敏度)×流行率+特异性×(1-流行率)]C、流行率÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]D、灵敏度÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)]E、流行率÷[灵敏度×流行率十特异性×(1-流行率)]

多选题可提高假设检验的把握度(1-β)的有()。A增大Ⅰ类错误B增大Ⅱ类错误C增大样本含量D增大标准差E增大变异系数

单选题把握度(1-β)值愈大,所需样本含量()A足够B愈多C愈少D无变化E为少

单选题在假设检验时,本应作单侧检验的问题误用了双侧检验,可导致()A统计结论更准确B增加了一类错误C增加了二类错误D减小了可信度E增加了把握度

单选题当样本例数一定时,那么()Aα越大,β越小Bα越大,β越大Cα与β无关系D可信度为1-βE把握度为1-α

单选题假设检验时,应该使用单侧检验却误用了双侧检验,可导致()。A增大了Ⅰ型错误B增大了Ⅱ型错误C统计结论更准确D增大了把握度E减小了可信度