在假设检验中，β值是A.犯I型错误的概率B.犯Ⅱ型错误的概率C.犯I型与Ⅱ型错误的概率之和D.犯I型与Ⅱ型错误的概率之差

在假设检验中，β值是

A.犯I型错误的概率
B.犯Ⅱ型错误的概率
C.犯I型与Ⅱ型错误的概率之和
D.犯I型与Ⅱ型错误的概率之差

参考解析

解析：在进行假设检验时，有可能犯两类错误：(1)虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即I型错误。由于这类错误的概率用α表示，故又称为α型错误。(2)虚无假设H0本来不正确但却接受了H0，这类错误称为取伪错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示，因此又叫β型错误。

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在假设检验中,根据样本数值,计算出检验统计量的值,如果比临界值小,则接受原假设。() 此题为判断题(对，错)。
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假设检验中，P值越小，认为拒绝Ho的理由越充分。()
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在假设检验中，已知的总体均数一般是标准值，理论值，大量调查得到的稳定值。()
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在假设检验中，P值和α的关系为A.P值和α值均可由研究者事先设定B.P值的大小与α值的大小无关C.P值和α值都不可以由研究者事先设定D.P值越大，α值就越小E.P值越大，α值就越大
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假设检验中，拒绝域的边界称为（）A、临界值B、临界点C、置信水平D、边际值
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在假设检验中，关于P值与α值，下列说法不正确的是（）。A、α值是决策者事先确定的一个可以忽略的、小的概率值B、P值是在H0成立的条件下，出现当前值以及更极端状况的概率C、α值并不一定要取0.05，根据实际需要甚至可以取到0.15D、在同一次假设检验中，作单侧检验时所得P值比作双侧检验时所得P值小E、α值越小，所得结论越可靠
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用于假设检验中两个样本是在假设两个样本：（）A、数据值是一样的B、数据呈正态分布C、样本大小相同D、样品不是随机选择的
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在假设检验中，P值和α的关系为（）A、P值越大、α值就越大B、P值越大、α值就越小C、P值和α值均可由研究者事先确定D、P值和α值均不可以由研究者事先确定E、P值的大小和α值大小无关
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在一次假设检验中，P值为0.005，显著性水平为0.05时，结论是（）。A、拒绝原假设B、不拒绝原假设C、需要重新进行假设检验D、有可能拒绝原假设
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假设检验中的p值越小，说明原假设成立的可能性越小。（）
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什么是P值？说明其在假设检验中的应用。
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解释假设检验中的P值。
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在假设检验中，如果所计算出的P值越大，那么检验的结果（）
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在正态双变量（x，y）的相关与回归分析中描述不正确的是（）。A、r值增加，b值增加B、对r假设检验与对b的假设检验等价C、r＞0时，b＞0D、r＜0时，b＜0E、r=0时，b=0
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关于假设检验的注意事项，哪项是错误的（）。A、假设检验的前提必须具有可比性B、选用假设检验方法应符合其应用条件C、正确理解假设检验过程中样本均数与总体均数间的关系D、正确理解“统计学意义”和“P值”的含义E、由假设检验后得出的结论能肯定和绝对化
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在假设检验中，单侧左侧检验的拒绝域为（）A、统计量大于临界值B、统计量小于临界值C、统计量等于临界值D、统计量大于0
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在假设检验中，双侧检验的拒绝域为（）A、∣统计量∣大于临界值B、统计量小于临界值C、统计量等于临界值D、统计量大于0
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