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在假设检验中,显著性水平α的含义是().A.原假设H0成立,经过检验H0被拒绝的概率 B.原假设H0成立,经过检验H0被接受的概率 C.原假设H0不成立,经过检验H0被拒绝的概率 D.原假设H0不成立,经过检验H0被接受的概率

题目
在假设检验中,显著性水平α的含义是().




A.原假设H0成立,经过检验H0被拒绝的概率
B.原假设H0成立,经过检验H0被接受的概率
C.原假设H0不成立,经过检验H0被拒绝的概率
D.原假设H0不成立,经过检验H0被接受的概率

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  • 第1题:

    假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。()


    答案:对
    解析:
    在假设检验中,拒绝域是在检验假设的基础上,根据检验统计量的临界值来确定的,因此其大小必然与显著性水平有关。当样本量固定时,拒绝域随a的减小而减小。

  • 第2题:

    下面关于单侧和双侧假设检验的说法,正确的有()。

    A.在显著性水平a下,检验假设H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0的假设检验,称为双侧假设检验
    B.右侧检验和左侧检验统称为单侧检验
    C.在显著性水平a下,检验假设H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为左侧检验
    D.在显著性水平a下,检验假设H0:μ>/μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为右侧检验
    E.在显著性水平a下,检验假设H0:μ=μ0;H1:μ>μ0的假设检验,称为右侧检验

    答案:A,B,C,E
    解析:
    假设检验分为:①双侧检验H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0;②单侧检验。右侧检验H0:μ≤μ0;H1:μ>μ0;左侧检验H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0。

  • 第3题:

    在一般的假设检验问题中,犯第一类错误的概率为显著性水平α。


    答案:错
    解析:

  • 第4题:

    假设检验中,α是()。

    • A、显著性水平
    • B、临界值
    • C、置信水平
    • D、1-显著性水平

    正确答案:A

  • 第5题:

    在一次假设检验中,P值为0.005,显著性水平为0.05时,结论是()。

    • A、拒绝原假设
    • B、不拒绝原假设
    • C、需要重新进行假设检验
    • D、有可能拒绝原假设

    正确答案:A

  • 第6题:

    显著性水平是小于假设检验中规定的小概率事件的概率。


    正确答案:错误

  • 第7题:

    什么是假设检验中的显著性水平?统计显著是什么意思?


    正确答案:显著性水平是一个统计专有名词,在假设检验中,它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。统计显著等价拒绝H0,指求出的值落在小概率的区间上,一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。

  • 第8题:

    在假设检验中,通常犯第一类错误的概率称为()

    • A、置信水平
    • B、显著性水平
    • C、取伪概率
    • D、取真概率

    正确答案:B

  • 第9题:

    问答题
    假设检验中的显著性水平的意义?

    正确答案: 假设检验中的显著性水平是为了控制犯第一类错误的概率。
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    单选题
    列对假设检验的说明中错误的是()
    A

    假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析

    B

    假设检验的分析对象是总体

    C

    为了进行假设检验,需要确定显著性水平

    D

    假设检验无法保证100%真实性


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    多选题
    下面关于单侧和双侧假设检验的说法,正确的有()。
    A

    在显著性水平a下,检验假设H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0。的假设检验,称为双侧假设检验

    B

    右侧检验和左侧检验统称为单侧检验

    C

    在显著性水平a下,检验假设H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为左侧检验

    D

    在显著性水平a下,检验假设H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为右侧检验

    E

    在显著性水平a下,检验假设H0:H0≤μ0;H1:μ>μ0的假设检验,称为右侧检验


    正确答案: A,E
    解析: 假设检验分为:①双侧检验H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0;②单侧检验。右侧检验 H0:μ≤μ0;H1:μ>μ0;左测检验H0:μ≥μ0;H1:μ</μ0。

  • 第12题:

    单选题
    下列对假设检验的说明中,选择所有错误的内容()
    A

    假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析

    B

    假设检验的分析对象是总体

    C

    为了进行假设检验,需要确定显著性水平

    D

    假设检验无法保证100%真实性


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    下面关于单侧和双侧假设检验的说法,正确的有( )。

    A.在显著性水平a下,检验假设H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0。的假设检验,称为双侧假设检验
    B.右侧检验和左侧检验统称为单侧检验
    C.在显著性水平a下,检验假设H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为左侧检验
    D.在显著性水平a下,检验假设H0:μ≥μ0;H1:μ<μ0的假设检验,称为右侧检验
    E.在显著性水平a下,检验假设H0:H0≤μ0;H1:μ>μ0的假设检验,称为右侧检验

    答案:A,B,C,E
    解析:
    假设检验分为:①双侧检验H0:μ=μ0;H1:μ≠μ0;②单侧检验。右侧检验H0:μ≤μ0;H1:μ>μ0;左测检验H0:μ≥μ0;H1:μ</μ0。

  • 第14题:

    下面关于单侧和双侧假设检验的说法,正确的有()。


    A.在显著性水平α下,检验假设风:H0:μ=μ0; H1:μ<≠μ0的假设检验,称为双侧假设检验

    B.右侧检验和左侧检验统称为单侧检验

    C.在显著性水平α下,检验假设H0:μ1 ≥μ0; H1:μ<μ0 的假设检验,称为左侧检验

    D.在显著性水平α下,检验假设H0:μ1 ≥μ0; H1:μ<μ0的假设检验,称为右侧检验

    E.在显著性水平α下,检验假设H0:μ1 ≤μ0; H1:μ>μ0的假设检验,称为右侧检验

    答案:A,B,C,E
    解析:
    假设检验分为:①双侧检验H0:μ1 =μ0; H1:μ≠μ0;②单侧检验。右侧检验H0:μ=μ0; H1:μ>μ0;左侧检验H0:μ=μ0; H1:μ<μ0。

  • 第15题:

    统计假设检验的显著性水平


    正确答案:在统计假设检验中,公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平。记为α。

  • 第16题:

    假设检验中P的含义


    正确答案: 指从H0规定的总体随机抽得等于及大于(或等于及小于)现有样本获得的检验统计量值的概率。

  • 第17题:

    假设检验中的显著性水平的意义?


    正确答案:是控制犯第一类错误的概率。

  • 第18题:

    在假设检验问题中,显著性水平a是原假设H0正确时,经检验接受H0的概率。


    正确答案:错误

  • 第19题:

    下列对假设检验的说明中,选择所有错误的内容()

    • A、假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析
    • B、假设检验的分析对象是总体
    • C、为了进行假设检验,需要确定显著性水平
    • D、假设检验无法保证100%真实性

    正确答案:B

  • 第20题:

    单选题
    在假设检验中,α取值越大,称此假设检验的显著性水平(  )。
    A

    越高

    B

    越低

    C

    越明显

    D

    越不明显


    正确答案: B
    解析:
    显著性水平是对拒绝虚无假设所犯错误所给定的标准,α取值越大,拒绝域越大,拒绝虚无假设所犯错误所给定的标准越低。

  • 第21题:

    名词解释题
    统计假设检验的显著性水平

    正确答案: 在统计假设检验中,公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平。记为α。
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    判断题
    假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 拒绝域的大小与显著性水平有关。当样本量固定时,拒绝域随a的减小而减小。

  • 第23题:

    判断题
    假设检验中显著性水平α是表示原假设不真实的概率。(  )
    A

    B


    正确答案:
    解析:
    假设检验中显著性水平α是表示弃真概率,即原假设H0为真,却根据样本信息做出拒绝H0的概率。

  • 第24题:

    问答题
    什么是假设检验中的显著性水平?统计显著是什么意思?

    正确答案:
    (1)显著性水平是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险,即假设检验中犯弃真错误的概率,通常用α表示。它是由人们根据检验的要求确定的,通常取α=0.05或α=0.01。
    (2)统计显著是指在原假设为真的条件下,用于检验的样本统计量的值落在了拒绝域内,作出了拒绝原假设的决定。
    解析: 暂无解析