能拒绝零假设的最小显著水平就是该数据的p-值。()

基于p-value的假设检验:如果p-value低(低于显著水平α，通常为（ ）),如果虚假设为真的情况下很难观测到（样本这样的）数据，因此拒绝HO。 基于p-value的假设检验:如果p-value低(低于显著水平α，通常为（ ），如果虚假设为真的情况下很难观测到(样本这样的)数据，因此拒绝H0。 P值（）α时可以拒绝原假设 假设检验的显著性水平α是犯第Ⅰ类错误的概率，也就是原假设为真，却拒绝了原假设的概率（） 显著性水平表示原假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝原假设所冒的风险 结合正态分布或t分布图，明确显著性水平、临界值、拒绝域和接受域、t值、P值的关系，并举例说明假设检验的基本思想。 利用P值进行决策时，P值越小，就越有理由拒绝原假设。 在一次假设检验中，当显著性水平为5%时，原假设被拒绝，则用显著性水平1%时，（） 如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下拒绝了原假设，则在0.1的显著性水平下必定是显著的（） 假设检验中的p值越小说明越显著。 如果检验概率P值小于所给定的显著性水平，则认为原假设不太可能成立 给定显著性水平α及自由度，若计算得到的|t|值超过临界t值，我们将接受零假设。 进行参数显著性或方程显著性检验时，很小的p值说明是小概率事件，就是拒绝H0的证据。（2.0分） 在一次假设检验中，当显著性水平α＝0.05时，原假设被拒绝。假定其他情况不变，现将显著性水平设定为α＝0.01，则原假设（　　）。 在一次假设检验中，当显著性水平α=0.05时，原假设被拒绝。假定其他情况不变，现将显著性水平设定为α=0.01，则原假设（）。   给定显著性水平a及自由度，若计算得到的t值超过临界的t值，我们将接受零假设 给定显著性水平a及自由度，若计算得到的｜t｜值超过临界的t值，我们将接受零假设（ ） 假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。() 假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。（） 假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关（）