已知原假设H0：某生产过程的不合格品率不超过p0，备择假设H1：某生产过程的不合格品率超过p0，则第二类错误（存伪错误）指的是（）。

质量的三不原则是不生产不合格品、不接受不合格品（） 如果原假设为H0：θ≥θ0，备则假设为H1：θ＜θ0，则进行假设检验时应采用（） X～b(n，p)，大样本情况下，H0∶p=p0，这时H0的拒绝域为()。 某批产品批量1000件，不合格品率P=10%，从该批产品中抽取10件，其中不合格品数不超过1件的概率为(　　) 生产过程中发现不合格品的处置步骤包括（） 某批产品批量1 000件，不合格品率P=10％，从该批产品中抽取10件，其中不合格品数不超过1件的概率为（ ）。 在假设检验中，原假设为H0，备择假设为H1，则称（）为犯第二类错误。 在假设检验中，当备择假设H1为真时作出接受原假设H0的判断，则犯了弃真错误（） 一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：p＜20%；H1：p≥20%。（） 一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：p <20%；H1：p≥20%（） 一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：p <20%；H1：p≥20%。() 关于生产过程中发现不合格品，错误的做法是（） 生产过程出现不合格品时按《不合格品的控制程序》、《纠正和预防措施控制程序》进行（）。 批不合格品率p的公式是（） 在假设检验中，H0表示原假设，H1表示备择假设，则犯第一类错误的情况为（　　）。 在假设检验中，H0表示原假设，H1表示备择假设，则犯第一类错误的情况为（　　）。 一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：P 一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为H0：P 当用不合格品率做批质量指标时，经检测实际不合格品率非0非1，如果没规定DQL，（）确认该批产品是否合格。 在生产过程中发现不合格的原辅材料、半成品、成品时，应该采取（）措施，以达到控制和消除不合格品