在假设检验中有两类错误,其中第一类错误是指( )。
拒绝了正确的零假设
不能拒绝错误的零假设
接受了正确的备择假设
拒绝了正确的备择假设
(二)某市政府为了解居民对其公共服务的满意程度,想从市民中随机抽取若干名居民,调查其居民对公共服务的满意度。请根据上述资料回答下列问题:如果市政府对居民的满意度比率的期望是83%,现欲对抽样调查出来的80%满意度比率与83%期望比率进行假设检验,应该选取检验的分布是( )。
Z分布
t分布
F分布
不能确定
进行假设检验时,对于原假设H0和备择假设H1,检验概率值P-值()。
是H0为真的概率值
是H1为真的概率值
是H0为假的概率值
如果小于或等于显著性水平 ,就拒绝H0
当总体为正态总体,方差已知,样本量为40,此时进行均值检验,应采用( )统计量进行检验。
卡方
t
F
Z
下列关于假设说法中正确的是()。
假设检验是一种测量是否有足够的证据拒绝原假设的方法
备择假设是针对样本统计量设计的
当原假设被拒绝时,说明原假设是错误的
一个好的假设检验应该能够说明原假设是正确的还是错误的
在假设检验中,我们()。
肯定会犯错误
肯定会犯第一类错误
可能会犯错误
会同时犯第一类错误和第二类错误
小概率事件,是指在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”,用α表示。显著性水平一般取值为( )。
5%
20%
30%
50%
在样本数为n小样本情况下,如果正态总体方差σ未知,样本均值经标准化后服从自由度为( )。
n-1的t分布
n-1的z分布
n的t分布
n的z分布
在显著水平为α的假设检验中存在两类错误,其中如果拒绝原假设,则可能犯第一类错误,第一类错误的概率是( )。
最大不超过α
等于α
最小不超过α
不确定
参数估计是依据样本信息推断未知的( )。
总体参数
样本参数
统计量
样本分布