对于某个统计方法检验一类资料，当H0为真时，拒绝H0的概率≤α；当H0非真时，检验效能很低，则称该资料统计分析方法的选择是错误的。

当总体服从正态分布，但总体方差未知的情况下，H0:μ=μ0，H1:μμ0则H0的拒绝域为( )。 设X1，…，X81是取自正态总体N（μ，9）的样本，要检验H0：μ=0则当H0成立时，检验统计量（）． 设X1，…，X81是取自正态总体N（μ，9）的样本，要检验H0：μ=0则当H0成立时，检验统计量（）． 在假定H0成立时，若样本检验统计量值落入根据检验水准和检验统计量的抽样分布规律确定的拒绝域，则作出拒绝H0的推断结论。 在假设检验中，当出现P>α时，虽然不能拒绝H0，但不能推断H0成立。（提示：假设检验是基于反证法的思想）。 假设检验时，若α=0.05，则下列关于检验结果的说法正确的是: 若P大于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误 若P大于0.05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误 若P小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误 若P小于0.05，则不拒绝H0，此时可能犯Ⅱ型错误 若P小于0.05，则拒绝H0，此时可能犯Ⅰ型错误 右侧检验中，如果P值＜α，则拒绝H0。 检验假设H0应为（　　）。 检验假设H0应为 当多个样本率比较的 χ2检验，推断结论为拒绝 H0，接受H1 时，可认为：( ) 下列哪项是配对资料秩和检验的H0？（　　） 在假设检验时，本应单侧检验而误用双侧检验，当拒绝H0时可导致 I类错误是拒绝了实际成立的H0（） 将检验的P值与事先设定检验水准进行比较，若P小于等于检验水准，则接受H0；若P大于检验水准，则拒绝H0 假设检验H0应为 假设检验H0应为 H0为原假设,H1为备择假设,H0:μ≥20 H1:μ<20,此为什么检验 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（） 在正态方差未知时，对正态均值μ的检验问题H0：μ=μ0 ， H1：μ≠μ0 的拒绝域W=（） 在正态方差未知时，对正态均值μ的检验问题H0：μ=μ0 ， H1：μ≠μ0 的拒绝域W=（）