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NEW QUESTION: 1
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A. Assign a user to manually manage incoming email
B. Convert to an On-Demand Email-to-Case setup
C. Insert a reference Thread ID in the email subject template
D. Use Omni-Channel to automatically route inbound email
Answer: C

NEW QUESTION: 2
次のうち、3点推定の構成要素はどれですか?
A. 予想
B. 確率的
C. 期待される
D. ほとんどの場合
Answer: D

NEW QUESTION: 3
次の役割のうち、変更を削除できるのはどれですか?
A. change_manager
B. 記載されている回答はありません
C. itil_admin
D. itil
Answer: C

NEW QUESTION: 4
Which of the following statements regarding confidence levels and/or tests of significance is/are false?
Choose the best answer.
A. The significance level of a test is equal to the power of a test.
B. In most hypothesis tests, the significance level is set equal to 0.10, 0.05, or 0.01.
C. The probability of a Type I error is denoted by the Greek letter alpha.
D. More than one of these answers is false.
E. The confidence level of a hypothesis test can be found by subtracting the level of significance from the number one.
F. All else equal, the probability of a Type I error decreases as the level of confidence increases.
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
Remember that the power of the test is equal to (1 - Type II error probability). This is because in most hypothesis tests, the level of significance, denoted by alpha, is set equal to the probability of a Type I error.
Statisticians are primarily concerned with the probability of a Type I error, and rarely specify the probability of a Type II error. Determining the probability of a Type II error, which is defined as the act of incorrectly failing to reject the null hypothesis, is inherently difficult to determine. The probability of a Type I error, however, can be determined with relative ease. A Type I error is defined as the act of incorrectly rejecting the null hypothesis. The remaining answers are all correct.