统计推断的结论是接受H0，接受零假设是不是表明零假设一定是正确的？为什么？“接受零假设”的正确表述应当是什么？

多个样本率比较χ2检验中，若P≤a，拒绝H0，接受H1，所得的结论是（） 多个样本率比较2检验中，若P≤a，拒绝H0，接受H1，所得的结论是（） 假设检验是根据所获样本，运用统计分析方法，对总体X的某种假设H0做出接受或拒绝的判断。 假设检验是根据所获样本，运用统计分析方法，对总体X的某种假设H0做出接受或拒绝的判断（） 假设检验中,犯了原假设H0实际是不真实的,却由于样本的缘故而做出的接受H0的错误,此类错误是 当多个样本率比较的 χ2检验，推断结论为拒绝 H0，接受H1 时，可认为：( ) “不能拒绝零假设",不同于"接受零假设”。   在大样本的情况下，检验H0：μμ0，则（）成立时，可接受原假设。 进行统计假设测验时，否定无效假设H0的依据是 在假设检验中，记H0为零假设、H1为对立假设，则第二类错误指的是( )。 在大样本的情况下，检验H0：μ≤μ0，H1：μ>／μ0，则（）成立时，可接受原假设。 在大样本的情况下，检验H0：μ≤μ0，H1：μ>／μ0，则（）成立时，可接受原假设 在大样本的情况下，检验H0：μ≤μ0，H1：μ>／μ0，则（ ）成立时，可接受原假设。 在大样本的情况下，检验H0：μ≤μ0，H1：μ>／μ0，则（）成立时，可接受原假设 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别，H0:μ1=μ2：H1:μ1≠μ2，假设检验的结果是P<0.05，拒绝H0，接受H1，是因为（） 通常情况下，当零假设（H0）为μ1=μ2=μ3时，备择假设H1为 通常情况下，当零假设(H0)为μ1=μ2=μ3时，备择假设H1为（　　）。 通常情况下，当零假设（H0）为μ1=μ2=μ3时，备择假设H1为（） 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（） H0:μ≤μ0，H1:μ>μ0 ; 选用Z统计量进行检验，拒绝原假设H0的标准是（）