.假设检验中,接受和拒绝域,什么情况下差别有统计学意义：

.假设检验中,接受和拒绝域,什么情况下差别有统计学意义： 在假设检验中,当我们拒绝原假设接受备择假设时,要注意什么问题 有没有人能给我说下：数理统计中区间估计的置信区间和假设检验中拒绝域的关系.总觉得有什么联系,不是太明白,求教! 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下列情况正确的是（）A.必接受b可能接受,也可能拒绝C必拒绝d不接受也不拒绝, 在假设检验中,为什么采取 不拒绝原假设 而不采取接受原假设的表达方式请举例说明 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,下列结论中正确的是（）A.必接受H.B.可能接受,也可能拒绝H.C.必拒绝H.D.不接受,也 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,下列结论中正确的是（）A.必接受H.B.可能接受,也可能拒绝H.C.必拒绝H.D.不接受,也 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,下列结论中正确的是（）A.必接受H.B.可能接受,也可能拒绝H.C.必拒绝H.D.不接受,也 在假设检验中,p值检验为什么比拒绝域好 统计学 假设检验的接受域和总体参数的置信区间一样吗?为什么 大样本和小样本对假设检验在解题上的区别（就是在何种情况下应该用t分布,什么情况是z分布） 16.假设检验中,第II类错误的概率 表示（ ）.1.假设检验中,第II类错误的概率表示（ ）.A.为真时接受的概率 B.为真时拒绝的概率C.不真时接受的概率 D.不真时拒绝的概率 在概率论与数理统计的一些与正态分布相关的题目中 关于u(α)的查表取值方法的疑问在参数估计或者假设检验里 求参数区间或是拒绝（接受）接受域时 总碰到分位数或者临界点u(α) 它总说 假设检验中,p值小于检验水平,应该拒绝原假设还是还是接受,为什么通过抽样计算出p值,p值小于检验水平,应该拒绝原假设还是还是接受,为什么如果p值为0.0036108,显著性水平为0.001,拒绝接收原 在假设检验中,所计算的概率正好等于小概率a 应当 拒绝还是接受原假设,请详述理由这题是社会统计学考研里的一道题目，要求判断并说明理由，能在谈谈么 matlab中如何实现假设检验和参数估计 matlab中如何实现假设检验和参数估计 接受和拒绝邀请（翻译英语）