题目
设总体 sim N(mu ,(sigma )^2) ,现对μ进行假设检验,若在显著性水平 alpha =0.05 下接受-|||-了_(0):mu =(mu )_(0) 则在显著性水平 alpha =0.01 下A.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2) ,现对μ进行假设检验,若在显著性水平 alpha =0.05 下接受-|||-了_(0):mu =(mu )_(0) 则在显著性水平 alpha =0.01 下B.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2) ,现对μ进行假设检验,若在显著性水平 alpha =0.05 下接受-|||-了_(0):mu =(mu )_(0) 则在显著性水平 alpha =0.01 下C.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2) ,现对μ进行假设检验,若在显著性水平 alpha =0.05 下接受-|||-了_(0):mu =(mu )_(0) 则在显著性水平 alpha =0.01 下D.设总体 sim N(mu ,(sigma )^2) ,现对μ进行假设检验,若在显著性水平 alpha =0.05 下接受-|||-了_(0):mu =(mu )_(0) 则在显著性水平 alpha =0.01 下
A.
B.
C.
D.
题目解答
答案
A. 接受H0
解析
步骤 1：理解假设检验的基本概念
在假设检验中，我们设定一个原假设 ${H}_{0}$ 和一个备择假设 ${H}_{1}$。原假设通常表示没有显著差异或没有显著效应，而备择假设则表示存在显著差异或显著效应。显著性水平 $\alpha$ 是我们设定的拒绝原假设的阈值，即在原假设为真的情况下，我们错误地拒绝原假设的概率。
步骤 2：理解显著性水平与接受原假设的关系
在显著性水平 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设 ${H}_{0}$，意味着在该显著性水平下，我们没有足够的证据拒绝原假设。换句话说，我们得到的检验统计量落在了接受域内，即没有超过临界值。
步骤 3：分析在更小的显著性水平下接受原假设的可能性
如果在显著性水平 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设 ${H}_{0}$，那么在更小的显著性水平 $\alpha = 0.017$ 下，接受域会变得更小，临界值会变得更严格。因此，如果在 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设，那么在 $\alpha = 0.017$ 下也一定会接受原假设，因为检验统计量在 $\alpha = 0.05$ 下已经落在了接受域内，更小的显著性水平只会使接受域变得更小，但不会改变检验统计量的位置。
在假设检验中，我们设定一个原假设 ${H}_{0}$ 和一个备择假设 ${H}_{1}$。原假设通常表示没有显著差异或没有显著效应，而备择假设则表示存在显著差异或显著效应。显著性水平 $\alpha$ 是我们设定的拒绝原假设的阈值，即在原假设为真的情况下，我们错误地拒绝原假设的概率。
步骤 2：理解显著性水平与接受原假设的关系
在显著性水平 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设 ${H}_{0}$，意味着在该显著性水平下，我们没有足够的证据拒绝原假设。换句话说，我们得到的检验统计量落在了接受域内，即没有超过临界值。
步骤 3：分析在更小的显著性水平下接受原假设的可能性
如果在显著性水平 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设 ${H}_{0}$，那么在更小的显著性水平 $\alpha = 0.017$ 下，接受域会变得更小，临界值会变得更严格。因此，如果在 $\alpha = 0.05$ 下接受原假设，那么在 $\alpha = 0.017$ 下也一定会接受原假设，因为检验统计量在 $\alpha = 0.05$ 下已经落在了接受域内，更小的显著性水平只会使接受域变得更小，但不会改变检验统计量的位置。