统计推断中的Ⅱ类错误是指当原假设为假时，接受原假设，又称纳伪错误（）

统计假设检验决策结果可能包括的情形有（）。<br/>Ⅰ．原假设是真实的，判断结论接受原假设<br/>Ⅱ．原假设是不真实的，判断结论拒绝原假设<br/>Ⅲ．原假设是真实的，判断结论拒绝原假设<br/>Ⅳ．原假设是不真实的，判断结论接受原假设 如果接受的是假的原假设，就会犯第Ⅱ类错误，一般犯这类错误的概率记为阿拉伯系数A（） 假设检验中当备选假设正确时拒绝原假设就犯了第二类错。 假设检验中当备选假设正确时拒绝原假设就犯了第二类错。 当原假设为真时，拒绝原假设的概率为（）。 零假设又称原假设，为需要证明的假设（） 在假设检验中，当备择假设H1为真时作出接受原假设H0的判断，则犯了弃真错误（） 在假设检验中，若检验结果是接受原假设，则检验可能犯第一类错误（） 在假设检验中，是一个原假设为假时被拒绝的概率（） 当样本统计量的观测值未落入原假设的拒绝域时表示没有充足的理由否定原假设。() 当样本统计量的观测值未落入原假设的拒绝域时表示没有充足的理由否定原假设。() 在假设检验中，我们把应该拒绝的原假设接受，这种错误称为（）。 假设检验中，决定接受或否定原假设的依据是（）。 在假设检验中，只有拒绝原假设时，才可能犯第一类错误。 在假设检验中，只有拒绝原假设时，才可能犯第一类错误。（　　） 在假设检验中，只有拒绝原假设时，才可能犯第一类错误。   在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）。 在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（ ）。 在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）。 在假设检验中，当作出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示（）