过去，搞经济计量学时，目标往往是争取让获得的结果，在统计上有显著意义，这样就能拒绝零假设。
样板的适宜统计学（重要性=0.0001）指出无效力的假设，标准不影响选择可能被拒绝。
市政府官员应该接受两种征税登记方法没有差别这个无效假设。
的零假设，这些变数不会影响通常只略微拒绝在常规水平。
它告诉您何时不采用无效假设，却没有告诉您是否接受备择假设。
原假设的合理设定是单位根检验的首要问题，至今尚无学者对此进行深入研究。
无论何时，拒绝无效假设时，我们所接受的结论叫做备择假设。
我们不能排除这样的虚假设，即自从上一次民意测验以来，新斯科舍省啤酒消费者偏好已经发生了变化。
无效假设这个概念产生于早期的统计学在农业和医学方面的应用中。
目的：论述非虚假设IV期临床试验的设计与分析。
因此，如果无效假设为真，那么分母和分子应该差不多相等。
计算出了零假设下广义似然比（GLR）检验统计量的表达式，给出了它的渐近分布，并对结果进行了模拟。
在零假设下，得到了检验统计量的渐近分布。
虚拟假设也代表举证责任在主张某个肯定说法的人，而非想否定它的怀疑论者。
这个“先检验虚假设”逻辑在民意测验数据分析中的多个阶段都适用。
在原假设下，证明了该过程的极限分布为标准布朗桥；
预测的和计算的IEI值没有差别的假设是无效的。