统计学的显著性假设若一项假设规定显著性水平为α=0.05,下列表述正确的是（ ）A,拒绝H0的概率为5％B,不拒绝H0的

设x、y分别是假设检验中犯第一、二类错误的概率,H0,H1分别为原假设和备择假设,则P{拒绝H0︳H0不真}=( ) 对正态总体的数学期望进行假设检验,如果在显著性水平α=0.1下,拒绝假设H0:μ=μ0,则在显著性水平α=0.01 设x、y分别是假设检验中犯第一、二类错误的概率,H0,H1分别为原假设和备择假设,则P{拒绝H0︳H1不真}=( ) 假设检验p值为什么是拒绝原假设的最低显著性水平? 做单样本的T检验时发现P值等于显著性水平,要拒绝原假设还是不拒绝原假设呢? 关于假设检验的问题:0.01的水平下拒绝H0,0.05的水平下拒不拒绝H0?0.01的水平下不 SPSS非参数检验,显著性水平为0.05,判断是否拒绝原假设? 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______. 假设检验中,H0不真拒绝H0称之为取伪 这句话是对还是错 显著性水平的概率等于第一类错误的概率吗? 检验的显著性水平是() 对正态总体的数学期望μ进行假设检验,如果在显著性水平0.05下,接受零假设H.：μ=μ.,那么在显著性水平0.01下,下