在eviews中等统计软件中，常常有各种各种的统计检验，在一定的p值下会得出一定的结论，例如检验一组数据是服从正态分布，得出的概率值是0.001，那么在0.05的显著性水平下，是表示这组数据是服从正态分布的还是不是服从正态分布的呢？
  我知道一定的显著性是表示接受研究假设的风险水平，P值0.001表示在0.05的显著性水平下，应该接受研究假设，也就是说接受研究假设的风险只有0.001，小于设定的风险0.05。但是，问题是什么是原假设，什么是备择假设，如果是自己计算，H0和H1交换无所谓，得出的结论都一样，但是，我们用软件算的，非常害怕把H0和H1搞反，得出相反的结论。
简单的说，我的问题是，在一般统计软件中，是怎样设定原假设和备择假设的；
有没有好心的同志把eviews软件的各种假设检验的原假设全部列举出来，或者举例说明在各种检验检验结果的解读。