区间预测就是在给定显著性水平α的条件下，找到一个区间（T1,T2），使对应于特定x0的y0包含在这个区间（T1,T2）的概率为（）

在t检验中，给定显著性水平α，则双侧检验的临界值为（）。 在对总体均值作区间估计时，若给定的显著性水平较小，则估计的结果将有较低的精确度和较高的可信程度。 犯第Ⅱ类错误的概率就是显著性水平。() 在给定的显著性水平下，进行假设检验，确定拒绝域的依据是( ) 如果某项假设检验的结论在显著性水平α=0.05的条件下是显著的，则下列说法正确的是 如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下拒绝了原假设，则在0.1的显著性水平下必定是显著的（） 用一组有30个观测值的样本估计模型 在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验，则 显著地不等于零的条件是其统计量t大于（ ）。 内部控制水平与()在1%的显著性水平下显著正相关。 显著性水平是指() 给定显著性水平α及自由度，若计算得到的|t|值超过临界t值，我们将接受零假设。 给定显著性水平a及自由度，若计算得到的t值超过临界的t值，我们将接受零假设 给定显著性水平a及自由度，若计算得到的｜t｜值超过临界的t值，我们将接受零假设（ ） 显著性水平指的是显著时（）的可能性。 在一次假设检验中，当显著性水平为5%时，原假设被拒绝，则用显著性水平1%时，（） 在单侧检验中，给定显著性水平a和P值，可以拒绝原假设的是（） 在单侧检验中，给定显著性水平A和P值，可以拒绝原假设的是（）。 在单侧检验中，给定显著性水平α和P值，可以拒绝原假设的是（）。 在单侧检验中，给定显著性水平a和P值，可以拒绝原假设的是（） 在单侧检验中，给定显著性水平a和P值，可以拒绝原假设的是（ ）。 在单侧检验中，给定显著性水平a和P值，可以拒绝原假设的是（ ）。