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回归分析和独立性检验没有什么区别 回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系 回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系
是H0为真的概率值 是H1为真的概率值 是H0为假的概率值 如果小于或等于显著性水平，就拒绝H0
建立假设时，有原假设H0和备择假设H1 已知μ0，可假设H0：μ=μ0；H1：μ≠μ0检验样本均值是否为μ0 正态总体σ己知时；μ的显著性水平为α的检验采用
作为检验统计量 假设H0：μ≤μ0；H1：μ＞μ0，是双侧似设检验
变量X与变量Y有关系的概率为1% 变量X与变量Y没有关系的概率为99% 变量X与变量Y有关系的概率为99% 变量X与变量Y没有关系的概率为99.9%
在原假设H0成立的条件下，经检验H0被拒绝的概率 在原假设H0成立的条件下，经检验H0被接受的概率 在原假设H0不成立的条件下，经检验H0被拒绝的概率 在原假设H0不成立的条件下，经检验H0被接受的概率
拒绝实际上成立的H0的概率 不拒绝实际上成立的H0的概率 拒绝实际上不成立的H0的概率 不拒绝实际上不成立的H0的概率 1-β
变量与变量有关系的概率为 变量与变量有关系的概率为 变量与变量没有关系的概率为 变量与变量没有关系的概率为
H0 为真， 接受H1 H0 为真， 拒绝H1 H0 为假， 接受H0 H0 为假， 拒绝H0
相关关系是一种不确定的关系，回归分析是对相关关系的分析，因此没有实际意义 独立性检验对分类变量关系的研究没有100%的把握，所以独立性检验研究的结果在实际中也没有多大的实际意义 相关关系可以对变量的发展趋势进行预报，这种预报可能会是错误的 独立性检验如果得出的结论有99%的可信度就意味着这个结论一定是正确的
拒绝实际上成立的H0的概率 不拒绝实际上成立的H0的概率 拒绝实际上不成立的H0的概率 不拒绝实际上不成立的H0的概率 1-β
变量X.与变量Y.有关系的概率为1% 变量X.与变量Y.有关系的概率为99.9% 变量X.与变量Y.没有关系的概率为99% 变量X.与变量Y.有关系的概率为99%
建立假设时，有原假设H0和备择假设H1 已知μ0，可假设H0：μ=μ0；H1：μ≠μ0检验样本均值是否为μ0 正态总体σ0已知时，μ的显著性水平为α的检验采用
作为检验统计量 假设H0：μ≤μ0；H1：μ＞μ0，是双侧假设检验。
H0 为假，接受H0 H0 为真，拒绝H1 H0 为真，拒绝H0 H0 为假，拒绝H0
H0假设成立的可能性小于α H1假设成立的可能性大小1-α H0成立的可能性小于α且H1成立的可能性大于1-α 从H0成立的总体中抽样得到样本的可能性小于α 从H0不成立的另一总体中抽得此样本的可能性大于1-α
回归分析和独立性检验没有什么区别 回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系 回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 独立性检验可以确定两个变量之间是否具有某种关系
目的是推断两个分类变量之间是否相关 计算的统计量与多个样本率比较的χ2检验相同 对于2×2列联表，还可以比较两种处理间有无区别 配对分类资料的2×2列联表，原假设为H0：A=D或H0：B=C，两种假设等价 配对分类资料的2×2列联表，原假设只能是H0：B=C
变量X与变量Y有关系的概率为1%
变量X与变量Y有关系的概率为99.9%
变量X与变量Y没有关系的概率为99%
变量X与变量Y有关系的概率为99%
H0假设成立的可能性小于α H1假设成立的可能性大小1-α H0成立的可能性小于α且H1成立的可能性大于1-α 从H0成立的总体中抽样得到样本的可能性小于α 从H0不成立的另一总体中抽得此样本的可能性大于1-α
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