基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。

假设检验中的显著性水平是（ ）。

A、推断时犯第二类错误的概率

B、推断时犯第一类和第二类错误的概率

C、推断时犯第一类错误的概率

A. 第一类错误

B. 检验效能

C. 容许误差

D. 资料的类型

E. 变异度

A、抽样标准误是抽样分布的标准差

B、抽样标准误的理论值是惟一的，与所抽样本无关

C、抽样标准误比抽样极限误差小

D、抽样标准误只能衡量抽样中的偶然性误差的大小

设是来自的样本，考虑如下假设检验问题，若检验由拒绝域为确定，则当时检验犯第一、二类错误的概率分别为（ ）。

A、0.05,0.05

B、0.0037,0.0367

C、0.0064,0.05

D、0.05,0.0355

A．α=0.20  B．α=0.10  C．α=0.05 D．α=0.01

A、正态分布概率密度函数的两个主要参数是均值和方差

B、当各类的协方差矩阵相等并且是对角阵时，各类样本落入以均值为中心，同样大小的超球体内。

C、当各类的协方差矩阵相等并且是对角阵时，判别函数本质上是一个线性判别函数。

D、当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。