假设值与实际值之间的差距越大，犯第二类错误的概率也越大。
A: 错误
B: 正确
A: 错误
B: 正确
举一反三
- 假设值与实际值之间的差距越大，犯第二类错误的概率也越大。
- 关于检验水准（α），说法正确的是 A: α值越大所需样本量越大 B: α值代表假阳性率 C: 是第二类错误概率 D: α=1-β
- 统计推断的结论是概率性的，不是绝对的肯定或否定，关于假设检验的两类错误的说法错误的是 A: 拒绝正确的零假设，这类错误称为I类错误 B: 接受错误的零假设，这类错误称为Ⅱ类错误 C: Ⅰ类错误概率越大，Ⅱ类错误概率越小 D: Ⅰ类错误概率越大，Ⅱ类错误概率越大 E: Ⅰ类错误概率等于检验水准α，假设检验时，可根据研究者的要求设定
- 在进行假设检验时,以下说法中错误的是()。 A: 原假设不真时,参数的真实值越远离原假设下的值时,犯第二类错误的概率就越大; B: 当样本容量固定时,一类错误的概率减少导致另一类错误的概率增加; C: 第一类错误的概率与接受原假设的接受域相关,两者可以互相调整; D: 两类错误中,若要保持一个不变而降低另一个,只能通过增加样本容量。
- 误差和抽中概率之间存在固定的对应关系，抽样误差允许值越大，抽中的概率也越大