单选题 1.统计检验拒绝原假设情况下可能发生的错误是:() CA.拒绝性错误; CB.“取伪”错误 CC.统计性错误; CD.“弃真”错误。 2.如何选取原假设,下列原则错误的是() A.根据两类错误的后果确定,把后果严重的错误定为第一类错 B.根据研究者的个人习惯或可任意确定原假设与备选假设; CC.根据历史经验确定 CD.对于有待考察的新事物的结论一般放在备选假设中。 对统计检验与参数估计两者间的关系论述错误的是:() A.参数估计是概率估计,具有不确定性,而统计检验或者接受 C或者拒绝原假设,是确定性的。因此,两者间存在本质上的不 同 B.参数估计通过“大概率”作肯定性推断的思维模式,统计检 ◎验是通过“小概率”作否定性判断的思维模式,它们都是统计 推断的形式; CC.假设检验与区间估计结合起来,构成完整的统计推断内容; D.区间估计与参数假设检验都是建立在样本服从一定的分布 的基础上的
单选题 1. 统计检验拒绝原假设情况下可能发生的错误是：（） A. 拒绝性错误； B. “取伪”错误； C. 统计性错误； D. “弃真”错误。 2. 如何选取原假设，下列原则错误的是（） A. 根据两类错误的后果确定，把后果严重的错误定为第一类错 误； B. 根据研究者的个人习惯或可任意确定原假设与备选假设； C. 根据历史经验确定； D. 对于有待考察的新事物的结论一般放在备选假设中。 3. 对统计检验与参数估计两者间的关系论述错误的是：（） A. 参数估计是概率估计，具有不确定性，而统计检验或者接受 或者拒绝原假设，是确定性的。因此，两者间存在本质上的不 同； B. 参数估计通过“大概率”作肯定性推断的思维模式，统计检 验是通过“小概率”作否定性判断的思维模式，它们都是统计 推断的形式； C. 假设检验与区间估计结合起来，构成完整的统计推断内容； D. 区间估计与参数假设检验都是建立在样本服从一定的分布 的基础上的
4.对于正态总体N(μ,(见图1))((见图1)为已知),关于 H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0的检验问题。在显著性水平a=0.05下作出 接受H0的结论,那么在a=0.01下按上述检验方案结论应该是 CA.必接受HO CB.可能接受HO,也可能拒绝H0 CC.必拒绝H0 CD.不接受也不拒绝 5.食品厂用自动包装机包装糖果,每袋标准重量为500克,每隔 定的时间需要检验机器工作情况。现抽取10袋,测其重量(单位: g),并计算出样本均值是502克,标准差为6.5克。假定重量服从 正态分布,试问在显著性水平0.02的水平下(t0.99(9)=2.82), 机器工作是否正常?结论是() CA.认为自动包装机工作不正常 CB.认为自动包装机工作正常 CC.由于样本量不足,不能作出判断 ◎D.由于统计量不明确,不能作出判断。 多选题 1.显著性水平与检验拒绝域关系() 厂A.显著性水平提高(α变小),意味着拒绝域缩小;
4. 对于正态总体 N(μ，(见图１))((见图１)为已知)，关于 H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0 的检验问题。在显著性水平 α=0.05 下作出 接受 H0 的结论，那么在 α=0.01 下按上述检验方案结论应该是 A. 必接受 H0 B. 可能接受 H0，也可能拒绝 H0 C. 必拒绝 H0 D. 不接受也不拒绝 H0 5. 食品厂用自动包装机包装糖果，每袋标准重量为 500 克，每隔一 定的时间需要检验机器工作情况。现抽取 10 袋，测其重量（单位： g），并计算出样本均值是 502 克，标准差为 6.5 克。假定重量服从 正态分布，试问在显著性水平 0.02 的水平下（t0.99（9）=2.82）， 机器工作是否正常？结论是（） A. 认为自动包装机工作不正常； B. 认为自动包装机工作正常； C. 由于样本量不足，不能作出判断； D. 由于统计量不明确，不能作出判断。 多选题 1. 显著性水平与检验拒绝域关系（） A. 显著性水平提高（α 变小），意味着拒绝域缩小；
显著性水平降低,意味着拒绝域扩大 厂C.显著性水平提高,意味着拒绝域扩大; 厂D 厂E. 2.β错误() 厂A.是在原假设不真实的条件下发生 厂B.是在原假设真实的条件下发生; 厂C.决定于原假设与实际值之间的差距 厂D.原假设与实际值之间的差距越大,犯B错误的可能性就越 3.自由分布检验与参数检验相比具有以下优点() 厂A.检验条件比较宽松,适应性强; 厂B.方法灵活,用途广泛; 厂C.可以对任何层次的数据进行分析
B. 显著性水平降低，意味着拒绝域扩大； C. 显著性水平提高，意味着拒绝域扩大； D. E. 2. β 错误（） A. 是在原假设不真实的条件下发生； B. 是在原假设真实的条件下发生； C. 决定于原假设与实际值之间的差距； D. 原假设与实际值之间的差距越大，犯 β 错误的可能性就越 小； E. 3. 自由分布检验与参数检验相比具有以下优点（) A. 检验条件比较宽松，适应性强； B. 方法灵活，用途广泛； C. 可以对任何层次的数据进行分析； D. E
4.自由分布检验也是非参数检验,其缺点有() 厂A.不含有参数或没有参数 厂B.对信息的利用不够充分; 厂C.检验功效相对较弱; 厂D.由于浪费信息而削弱了检验的功效。 5.对于正态总体N(μ,(见图1)设方差(见图1)已知,设 H0:μ=μ0,显著性水平为a。从中看出假设检验与区间估计的关系 的以下结论中正确者是() 厂A.(见图2) 厂B.HO的接受域是:(见图3)等价于1-a的置信区间 厂C.假设检验与区间估计从不同角度回答同一问题 假设检验与区间估计存在本质上的差异,是统计学中的不同 方法,必须严格区别 判断题 进行假设检验,首先设定总体的分布函数形式再对分布的参数做 出假设,然后再根据样本数据和“小概率原理”,对假设的正确 性做出判断 正确 C错误
4. 自由分布检验也是非参数检验，其缺点有（) A. 不含有参数或没有参数； B. 对信息的利用不够充分； C. 检验功效相对较弱； D. 由于浪费信息而削弱了检验的功效。 E. 5. 对于正态总体 N(μ,(见图１))设方差(见图１)已知，设 H0:μ=μ0，显著性水平为 α。从中看出假设检验与区间估计的关系 的以下结论中正确者是（) A. (见图２) B. H0 的接受域是：(见图 3)等价于 1-α 的置信区间 C. 假设检验与区间估计从不同角度回答同一问题 D. 假设检验与区间估计存在本质上的差异，是统计学中的不同 方法，必须严格区别 判断题 1. 进行假设检验，首先设定总体的分布函数形式再对分布的参数做 出假设，然后再根据样本数据和“小概率原理”，对假设的正确 性做出判断。 正确 错误
决策结果存在两种情形,分别是第一类错误情形和第二类错误情 形 正确 C错误 3.犯第一类错误的概率大小就等于显著性水平的大小,即等于a; 犯第二类错误大小的概率为β=1-a。 C正确 C错误 犯第二类错误的概率与犯第一类错误的概率是密切相关的,在样 本一定条件下,α小,β就增大;α大,β就减小。为了同时 减小α和β,只有增大样本容量,减小抽样分布的离散性,这 样才能达到目的 C正确 C错误 不取伪的概率β应尽可能增大,β越大,意味着当原假设不真 实时,检验判断出原假设不真实的概率越大;β越小,意味着 5.当原假设不真实时,检验结论判断出原假设不真实的概率越小。 进一步我们用1-B反映统计检验判别能力大小的标志,我们称 之为检验功效或检验力。 C正确
2. 决策结果存在两种情形，分别是第一类错误情形和第二类错误情 形。 正确 错误 3. 犯第一类错误的概率大小就等于显著性水平的大小，即等于 α； 犯第二类错误大小的概率为 β=1-α。 正确 错误 4. 犯第二类错误的概率与犯第一类错误的概率是密切相关的，在样 本一定条件下，α 小，β 就增大；α 大，β 就减小。为了同时 减小 α 和 β，只有增大样本容量，减小抽样分布的离散性，这 样才能达到目的。 正确 错误 5. 不取伪的概率 β 应尽可能增大，β 越大，意味着当原假设不真 实时，检验判断出原假设不真实的概率越大；β 越小，意味着 当原假设不真实时，检验结论判断出原假设不真实的概率越小。 进一步我们用 1-β 反映统计检验判别能力大小的标志，我们称 之为检验功效或检验力。 正确