如果我们不能拒绝原假设，也不能说明原假设一定正确。

A．错误

B．正确

A.有充分的理由否定原假设

B.原假设必定是错误的

C.犯错误的概率不大于α

D.在H0为真的假设下发生了小概率事件

A、在Ho为真的假设下发生了小概率事件

B、有充分的理由否定原假设

C、犯错误的概率不大于α

D、原假设必定是错误的

假设检验是利用样本的实际资料来检验原先对总体某些数量特征所作的假设，如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：(甲)是由随机因素引起的(我们可以接受无差异的原假设)；(乙)是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的(我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它)。两者的差异愈大：(丙)则原假设真实的可能性愈小；(丁)则原假设真实的可能性愈大。(  )

  A．甲丙  B．甲丁  C．乙丙  D．乙丁

A、若显著性水平为5%，则我们可以拒绝原假设

B、若显著性水平为5%，则我们不能拒绝原假设

C、若显著性水平为5‰，则我们可以拒绝原假设

D、若显著性水平为5‰，则我们不能拒绝原假设

假没检验——利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设——如果两者的差异很小，则有理由认为这种差异：(甲)是由随机因素引起的(我们可以接受无差异的原假设)；(乙)是由随机因素引起，同时还存在条件变化的因素造成的(我们就不能接受无差异的原假设，而应拒绝它)。可以说，两者的差异愈小，则：(丙)原假设真实的可能性愈大；(丁)原假设真实的可能性愈小。

  A．甲丙 B．甲丁 C．乙丙 D．乙丁

在假设检验中，当我们做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示(  )。

  A．有充足的理由否定原假设  B．原假设必定是错误的

  C．犯错误的概率不大于α  D．犯错误的概率不大于β

  E．在H₀为真的假设下发生了小概率事件

在假设检验中，当我们做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，表示______。

  A．有充分的理由否定原假设  B．原假设必定是错误的

  C．犯错误的概率不大于α  D．犯错误的概率不大于β

  E．在H₀为真的假设下发生了小概率事件

使用Hausman检验，如果拒绝了原假设和其他解释变量不相关，说明我们应该采用随机效应还是固定效应模型？

使用Hausman检验，如果拒绝了原假设和其他解释变量不相关，说明我们应该采用随机效应还是固定效应模型？