假设检验中，一般当P0.05时，则拒绝，理由根据是什么？

假设检验中，一般当P<0.05时，则拒绝，理由根据是什么？

相关考题：

在总体参数的假设检验中,如果假设检验P值小于给定的显著性水平α,则应( )。 A.拒绝原假设B.拒绝备择假设C.接受备择假设D.不能拒绝原假设
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设a是假设检验中犯第－类错误的概率,Ho为原假设,以下概率为a的是()。 A、P{接受Ho|Ho不真｝B、P{拒绝Ho|Ho真｝C、P{拒绝Ho|Ho不真｝D、P{接受Ho|Ho真｝
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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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在一次假设检验中,当显著性水平为a= 0.01时,原假设被拒绝;若显著性水平a=0.05时,则原假设()。 A.一定被拒绝B.一定不被拒绝C.可能被拒绝D.无法确定
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假设检验中如果计算的结果P大于所规定的α时,按所取的检验水准接受____,拒绝____
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下列所给的概率中,在假设检验时最有理由拒绝无效假设的是 A、P=0.07B、P=0.4C、P=0.05D、P=0.01E、P=0.005
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假设检验时，若a=0．05，则下列关于检验结果的说法正确的是A．若P大于0．05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误B．若P小于0．05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误C．若P小于0．05，则不拒绝H0，此时可能犯I型错误D．若P小于0．05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误E．若P大于0．05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误
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假设检验时，若α=0.05，则下列关于检验结果的说法正确的是A.若P大于0.05，则拒绝H，此时可能犯Ⅰ型错误B.若P小于0.05，则拒绝H，此时可能犯Ⅱ型错误C.若P小于0.05，则不拒绝H，此时可能犯Ⅰ型错误D.若P小于0.05，则不拒绝H，此时可能犯Ⅱ型错误E.若P大于0.05，则不拒绝H，此时可能犯Ⅱ型错误
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下列有关概率P的描述正确的选项是（）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
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在假设检验中，当t0.05ν，则（）A、P＞0.05B、P＜0.05C、P＞0.01D、P＜0.01E、0.01＜P＜0.05
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某单侧假设检验（上侧）的p-值是0.034.如果该假设检验的置信水平是，则原假设（）。A、是否被拒绝取决于样本容量B、是否被拒绝取决于样本均值C、不会被拒绝D、会被拒绝
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若其它条件相同，则下列诸检验的P值中拒绝原假设理由最充分的是（）A、2%B、10%C、25%
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当假设检验的显著性水平为α=0.01时，H0被拒绝，则当显著性水平改为α=0.05时，H0（）。A、一定会被拒绝B、一定不会被拒绝C、可能被拒绝，也可能不被拒绝D、无法判断
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当p-值用于假设检验时，如果（），原假设会被拒绝。A、p-值≤αB、α﹤p-值C、p-值≥αD、p-值=1-α
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假设检验中P值定义及其意义是什么？
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在假设检验中，对于P值的描述，下列哪些项是正确的：（）。A、当不同的样本来自同一个总体时，P值是指观测到其中差别的概率B、P值指错误的拒绝原假设的概率C、P值的临界值定义为α，α也叫做显著性水平D、Pα时，表示无法拒绝原假设
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假设检验时，一般当P0.05时，则拒绝H0，理论依据是什么？
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在假设检验中，当出现Pα时，虽然不能拒绝H0，但不能推断H0成立。（提示：假设检验是基于反证法的思想）。
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假设检验时，当P≤0.05，则拒绝H0，理论依据是什么？
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假设检验时，当p小于等于0.05，则拒绝H0，为什么？
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线性回归分析中，也可以根据P值作检验。下列正确的表述有（）A、当P值α时，拒绝原假设H0B、当P值≥α时，接受原假设H0C、当P值α时，接受原假设H0D、当P值≥α时，拒绝原假设H0
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单选题在假设检验中，当t0.05ν，则（）AP＞0.05BP＜0.05CP＞0.01DP＜0.01E0.01＜P＜0.05
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问答题假设检验中P值定义及其意义是什么？
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多选题线性回归分析中，也可以根据P值作检验。下列正确的表述有（）A当P值α时，拒绝原假设H0B当P值≥α时，接受原假设H0C当P值α时，接受原假设H0D当P值≥α时，拒绝原假设H0
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单选题下列有关概率P的描述正确的选项是（）AP值范围在－1～1之间BP≤0.1在统计学中被称为小概率事件CP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
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单选题假设检验时，若α=0.05，则下列关于检验结果的说法正确的是（）A若P大于0.05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误B若P小于0.05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误C若P小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误D若P小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误E若P大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误
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问答题假设检验时，当p小于等于0.05，则拒绝H0，为什么？
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