写在前面：由于答案是一个个复制到word中，比较耗时耗力，故下载收取5分，希望需要的朋友给予理解和支持！PS：网上有一些没经我同意就将我的答案整合、转换成pdf，放在文库里的，虽然是免费的，但是窃取了我的劳动成果，希望有心的朋友支持我一下，下载我的原版答案。第七章假设检验
71假设检验的基本概念
习题1样本容量
确定后，在一个假设检验中，给定显著水平为α，设此第二类错误的概率为β，则必有
Aαβ1
解答：应选D
Bαβ1
Cαβ1Dαβ2
当样本容量
确定后，αβ不能同时都很小，即α变小时，β变大；而β变小时，α变大理论上，自然希望犯这两类错误的概率都很小，但αβ的大小关系不能确定，并且这两类错误不能同时发生，即α1且β1不会发生，故选D习题2设总体XNμσ2其中σ2已知，若要检验μ需用统计量UXμ0σ

1若对单边检验，统计假设为H0μμ0μ0已知H1μμ0
则拒绝区间为；
2若单边假设为H0μμ0H1μμ0则拒绝区间为
容量为
且可记u1α为标准正态分布的1α分位数解答：应填1Uu1α2Uuα由单侧检验及拒绝的概念即可得到习题3
给定显著性水平为α样本均值为X样本
如何理解假设检验所作出的“拒绝原假设H0”和“接受原假设H0”的判断？解答：拒绝H0是有说服力的，接受H0是没有充分说服力的因为假设检验的方法是概率性质的反证法，作为反证法就是必然要“推出矛盾”，才能得出“拒绝H0”的结论，这是有说服力的，如果“推不出矛盾”，这时只能说“目前还找不到拒绝H0的充分理由”，因此“不拒绝H0”或“接受H0”，这并没有肯定H0一定成立由于样本观察值是随机的，因此拒绝H0，不意味着H0是假的，接受H0也不意味着H0是真的，都存在着错误决策的可能当原假设H0为真，而作出了拒绝H0的判断，这类决策错误称为第一类错误，又叫弃真错误，显然犯这类错误的概率为前述的小概率ααP拒绝H0H0为真而原假设H0不真，却作出接受H0的判断，称这类错误为第二类错误，又称取伪错误，它发生的概率β为βP接受H0H0不真习题4犯第一类错误的概率α与犯第二类错误的概率β之间有何关系？解答：
f一般来说，当样本容量固定时，若减少犯一类错误的概率，则犯另一类错误的概率往往会增大要它们同时减少只有增加样本容量
在实际问题中总是控制犯第一类错误的概率α而使犯第二类错误的概率尽可能小α的大小视具体实际问题而定，通常取α0050005等值习题5在假设检r