无效假设H0不真实，而经过测验却错误地接受了它，这叫第一类错误

在显著性检验时，否定一个正确的无效假设H0，则（） 在两样本均数比较的t检验中，无效假设（H0）的正确表达应为（） 在两样本率比较的X2检验中，无效假设（H0）的正确表达应为（）。 在两样本率比较的X2检验中，无效假设（H0）的正确表达应为（） 接受了实际上不成立的H0，这类错误是 H0:μ=μ0，选用Z统计量进行检验，接受原假设H0的标准是() 无效假设H 统计假设检验决策结果可能包括的情形有（　　）。Ⅰ．原假设是真实的，判断结论接受原假设Ⅱ．原假设是不真实的，判断结论拒绝原假设Ⅲ．原假设是真实的，判断结论拒绝原假设Ⅳ．原假设是不真实的，判断结论接受原假设 测验时，否定一个正确的假设H0 ，则 假设经验的结论具有概率性，拒绝H0时，可能犯（），接受H0时，可能犯（） 统计假设检验决策结果可能包括的情形有（）。<br/>Ⅰ．原假设是真实的，判断结论接受原假设<br/>Ⅱ．原假设是不真实的，判断结论拒绝原假设<br/>Ⅲ．原假设是真实的，判断结论拒绝原假设<br/>Ⅳ．原假设是不真实的，判断结论接受原假设 4个豌豆品种比较试验的产量结果分析时，若无效假设H0：μ1=μ2=μ3=μ4，则对应的备择假设HA：μ1≠μ2≠μ3≠μ4。 4个豌豆品种比较试验的产量结果分析时，若无效假设H0：μ1=μ2=μ3=μ4，则对应的备择假设HA：μ1≠μ2≠μ3≠μ4。 合同意思表示不真实就一定无效。（） H0本来是真实的，却被错误地否定了，这种错误称为（）。 不定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误（） 假设检验的原假设H0:p1-p2=0，当H0为真时，检验者可能犯何种错误？（） 在假设检验中，犯第一类错误的概率为0.01，则在原假设H0成立的条件下，接受H0的概率为（） 假设检验时按a=0.05水准接受H0，此时若推断有错，其错误概率为（）