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主加偏旁可以組成哪些字？
主加偏旁可以組成的漢字有：甬、畜、留、略、畦、疇、畹、疆、疏、疑、疙、疚、疝、瘧、疫、瘡、瘋、疲、疵、疹、疼、疽、疾、病、癥、癰、痙、痊、癢、痔、痕、痘、痛、痞、痢、瘓、痰、痱、癡、痹、痼、痿、瘀、瘁、瘃、癉、瘊、瘌、瘐、瘕、瘙、瘛、瘟、瘠、瘢、瘤、瘥、瘦、瘩、癱、瘭、瘰、瘳、瘴、瘸、瘼、癮、癭、癀、癃、癌、癖、癜、癩、癬、癲、癯、癲、癸等。
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顯著性水平怎么理解？
顯著性水平是指在假設檢驗中，用于判斷原假設是否成立的一個臨界值或概率水平。顯著性水平通常用希臘字母 \alpha 表示，取值范圍為 0 到 1。
在假設檢驗中，我們首先提出一個原假設，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算一個檢驗統(tǒng)計量，并根據(jù)該統(tǒng)計量的取值來判斷原假設是否成立。如果檢驗統(tǒng)計量的取值落在了一個拒絕域內(nèi)，即其取值足夠大或足夠小，我們就可以拒絕原假設，并認為樣本數(shù)據(jù)提供了充分的證據(jù)來支持備擇假設。
顯著性水平 \alpha 則是用來確定拒絕域的大小的。如果我們選擇一個較小的 \alpha 值，那么拒絕域就會比較小，即需要更強的證據(jù)才能拒絕原假設。如果我們選擇一個較大的 \alpha 值，那么拒絕域就會比較大，即需要更弱的證據(jù)就能拒絕原假設。
通常情況下，我們會選擇一個常用的顯著性水平，例如 0.05 或 0.01，這意味著我們愿意接受原假設成立的概率為 95%或 99%。如果檢驗統(tǒng)計量的取值落在了拒絕域內(nèi)，我們就可以拒絕原假設，并認為樣本數(shù)據(jù)提供了充分的證據(jù)來支持備擇假設。但是需要注意的是，即使檢驗統(tǒng)計量的取值落在了拒絕域內(nèi)，也不能完全排除原假設成立的可能性，因為我們可能會犯第一類錯誤（即拒絕了實際上成立的原假設）。因此，在進行假設檢驗時，需要根據(jù)實際情況選擇合適的顯著性水平，并對結(jié)果進行謹慎的解釋和推斷。
檢驗學基礎知識？
當涉及到檢驗學（Statistical Inference）的基礎知識時，以下是一些主題和概念，你可以進行學習和了解：
1. 總體和樣本：了解總體和樣本的概念，總體是指我們感興趣的整個群體，而樣本則是從總體中選取的一部分。
2. 參數(shù)和統(tǒng)計量： 理解參數(shù)和統(tǒng)計量的區(qū)別。參數(shù)是用來描述總體特征的數(shù)值，而統(tǒng)計量是通過對樣本數(shù)據(jù)進行計算得到的指標。
3. 抽樣方法：研究不同的抽樣方法，例如簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣等，以及它們的優(yōu)缺點和應用場景。
4. 統(tǒng)計推斷：學習如何使用樣本數(shù)據(jù)對總體進行推斷。了解估計和假設檢驗的基本原理和方法，包括置信區(qū)間、假設檢驗的步驟和做出決策的依據(jù)。
在假設檢驗中，當我們拒絕原假設接受備擇假設時，要注意什么問題？
拒絕原假設接受備擇假設，就自然而然有可能犯第一類錯誤，第一類錯誤（Ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(H0)正確時，而拒絕H0所犯的錯誤。我們自然不希望出現(xiàn)這種錯誤，所以需要注意的就是把顯著性水平定在一個合適的位置，一般是定為0.05，這時候我們犯一類錯誤的概率也就只有5%（前提是所檢驗的變量服從正態(tài)分布），可以比較放心
拒絕原假設和接受原假設的風險就代表了假設檢驗中的兩類的錯誤。一為拒真，二為取偽。而這兩類錯誤的衡量手法在茆詩松概率論與數(shù)理統(tǒng)計中有詳細的介紹，就是構(gòu)造勢函數(shù)。 用勢函數(shù)來計算第一類錯誤的情況，就是在h0（原假設）成立的條件下，落入其拒絕域（h0的拒絕域）的概率，同樣的題主所問的第二類錯誤的風險就是在h1（備則假設）成立的條件下，落入其拒絕域（h1的拒絕域）的概率。
到此，以上就是小編對于主備域控切換的問題就介紹到這了，希望這4點解答對大家有用。
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