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是（） 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（） 在假设检验中，随着显著性水平α的减小，接受H0的可能性将会变（） 假设 测验时，否定一个正确的H 0 ，则 （　　　）。 从一个二项总体中随机抽取一个n=125,得到,p=0.53,在α=0.05 的 显著性水平下,检验假设H0:π=0.73，H1:π≠0.73，所得结论是 如果零假设H0：B2=0，在显著性水平5%下不被拒绝，则认为B2一定是0。（ ） 在差异显著性检验中，检验配对设计两样本平均数是否有显著差异的无效假设是（） 对某一总体均值进行假设检验，H0：μ=100，H1：μ≠100。检验结论是：在1%的显著性水平下，应拒绝H0。据此可认为对原假设进行检验的P值小于1%。 对某一总体均值进行假设检验，H0：μ=100，H1：μ≠100。检验结论是：在1%的显著性水平下，应拒绝H0。据此可认为对原假设进行检验的P值小于1%。 进行参数显著性或方程显著性检验时，很小的p值说明是小概率事件，就是拒绝H0的证据。（2.0分） ?无效假设H0是真实的，而测验结果却错误地否定了它，这叫第二类错误。 k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设H0：bj=0，备选假设H1：bj10，当（）时拒绝原假设 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误（） 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。 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（） 检验假设H0正确的是（　　）。 对于一个正态总体X～N（μ，σ2），已知总体方差σ2，检验假设H0：μ=μ0（μ0已知）时，采用（）检验法