题目
圆5.设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),x1,x2,···,xn是来自总体X的简单随机样-|||-本.据此样本检测:假设 _(0):u=(mu )_(0), _(1):mu neq (mu )_(0), 则-|||-(A)如果在检验水平 alpha =0.05 下拒绝H0,那么在检验水平 alpha =0.01 下必拒绝H0.-|||-(B)如果在检验水平 alpha =0.05 下拒绝H0,那么在检验水平 alpha =0.01 下必接受H0.-|||-(C)如果在检验水平 alpha =0.05 下接受H0,那么在检验水平 alpha =0.01 下必拒绝H0.-|||-(D)如果在检验水平 alpha =0.05 下接受H0,那么在检验水平 alpha =0.01 下必接受H0.
题目解答
答案
解析
步骤 1：理解假设检验的基本概念
假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个假设（原假设H0）的方法。在这个问题中，原假设H0是总体均值μ等于某个特定值μ0，而备择假设H1是总体均值μ不等于μ0。
步骤 2：理解检验水平α的含义
检验水平α是犯第一类错误的概率，即在原假设H0为真的情况下，错误地拒绝H0的概率。α越小，拒绝H0的门槛越高，接受H0的范围越大。
步骤 3：分析不同检验水平下的决策
在检验水平α=0.05下，如果拒绝H0，意味着在α=0.05的条件下，样本数据提供了足够的证据来拒绝原假设。然而，当检验水平降低到α=0.01时，拒绝H0的门槛变高，因此在α=0.05下拒绝H0的样本数据在α=0.01下可能不再提供足够的证据来拒绝H0。相反，如果在α=0.05下接受H0，那么在α=0.01下，由于接受H0的范围变大，样本数据在α=0.01下也必接受H0。
假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个假设（原假设H0）的方法。在这个问题中，原假设H0是总体均值μ等于某个特定值μ0，而备择假设H1是总体均值μ不等于μ0。
步骤 2：理解检验水平α的含义
检验水平α是犯第一类错误的概率，即在原假设H0为真的情况下，错误地拒绝H0的概率。α越小，拒绝H0的门槛越高，接受H0的范围越大。
步骤 3：分析不同检验水平下的决策
在检验水平α=0.05下，如果拒绝H0，意味着在α=0.05的条件下，样本数据提供了足够的证据来拒绝原假设。然而，当检验水平降低到α=0.01时，拒绝H0的门槛变高，因此在α=0.05下拒绝H0的样本数据在α=0.01下可能不再提供足够的证据来拒绝H0。相反，如果在α=0.05下接受H0，那么在α=0.01下，由于接受H0的范围变大，样本数据在α=0.01下也必接受H0。