Чтобы правильно определить соответствие, давайте сначала разберемся, что значат различные события в контексте статистических гипотез:

1. Гипотеза H0 была ошибочно отвергнута — Это означает, что мы отвергли нулевую гипотезу, когда она на самом деле была верной. Это ошибка первого рода (или ложноположительный результат).

2. Гипотеза H0 оказалась неверна и была отвергнута — Это означает, что нулевая гипотеза была действительно ложной, и мы ее отвергли, что является правильным действием (мы отвергли ложную гипотезу).

3. Гипотеза H0 была ошибочно принята — Это означает, что мы приняли нулевую гипотезу, когда она была на самом деле ложной. Это ошибка второго рода (или ложный отрицательный результат).

4. Гипотеза H0 оказалась верна и была принята — Это означает, что нулевая гипотеза была действительно верной, и мы ее приняли, что является правильным действием.

Теперь можно определить соответствие:

• Ответ 1 (Гипотеза H0 была ошибочно отвергнута) соответствует Вопросу 7 о ошибке первого рода (ошибочное отклонение верной гипотезы).
• Ответ 2 (Гипотеза H0 оказалась неверна и была отвергнута) соответствует Вопросу 7 о правильном отклонении ложной гипотезы.
• Ответ 3 (Гипотеза H0 была ошибочно принята) соответствует Вопросу 7 о ошибке второго рода (ошибочное принятие ложной гипотезы).
• Ответ 4 (Гипотеза H0 оказалась верна и была принята) соответствует Вопросу 7 о правильном принятии верной гипотезы.

Таким образом, правильное соответствие:

1. Гипотеза H0 была ошибочно отвергнута — Ответ 1.
2. Гипотеза H0 оказалась неверна и была отвергнута — Ответ 2.
3. Гипотеза H0 была ошибочно принята — Ответ 3.
4. Гипотеза H0 оказалась верна и была принята — Ответ 4.

Если вам нужно больше пояснений или примеры для лучшего понимания, не стесняйтесь спросить!

---

Дополнительные вопросы для дальнейшего изучения:

1. Что такое ошибка первого рода в контексте статистических гипотез?
2. Что такое ошибка второго рода?
3. Как можно уменьшить вероятность ошибок первого и второго рода?
4. В чем разница между гипотезами H0 и H1 в тестировании гипотез?
5. Как интерпретировать p-значение в контексте проверки гипотез?

Совет: Для лучшего понимания тестирования гипотез полезно также изучить примеры реальных данных и их интерпретацию в контексте статистических тестов.