当我们作出接受或拒绝原假设的决策时,可能会犯两种错误:一是当原假设为真时,我们却拒绝了原假设,我们称所犯的错误为第一类错误,或弃真错误,犯这类错误的概率为α,因而也称为α错误。二是当原假设为假时,我们却接受了原假设,我们称所犯的错误为第二类错误,或取伪错误,犯这类错误的概率为β,因而也称为口错...
假设检验中的两类错误是取证错误和取伪错误。为了减少犯两类错误的概率要做到:①显著水平 a 的取值不可以太高也不可太低,一般去 0.05 作为小概率比较合适,这样可以使犯两类错误的概率都比较小;②尽量增加样本容量,并选择合理的实验设计和正确的实验技术,以减小标准误,减少两类错误。
答:(1)假设检验中的两类错误是指在假设检验中,由于样本信息的局限性而产生的错误,包含以下两类:①第一类错误(Ⅰ类错误)也称为α错误或弃真错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。②第二类错误(Ⅱ类错误)也称为β错误或取伪错误,是指虚无假设错误时,反而接受虚无假设的情况。(2)二者存在密切...
犯第 I 类错误的概率常记作α。 取伪错误(β错误):当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的错误称为第 II 类错误,又称取伪错误。犯第 II 类错误概率常记作β。 发生第 I 类错误的概率也常被用于检验结论的可靠性度量。假设检验中犯第 I 类错误的概率被称为显着性水平,记作α。 ⏺...
第一类错误,也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确,即观察到了实际上并不存在的处理效应。第一类错误的发生概率通常用α表示,它反映了研究者在进行假设检验时,错误地拒绝了一个实际上正确的假设的风险。 例如,在某...
解析 第工类错误即当原假设H0本来为真,却错误地否定了,这种否定真实原假设的错误在统计上称为第Ⅰ类错误。第Ⅱ类错误即当原假设H0非真,却错误地接受了,这种接受非真原假设的错误在统计上称为第Ⅱ类错误。这就是假设检验中的两类错误。反馈 收藏
什么是假设检验中的两类错误 相关知识点: 试题来源: 解析 答: 1) 第一类错误(弃真错误) 原假设为真时拒绝原假设 会产生一系列后果 第一类错误的概率为被称为显著性水平 2) 第二类错误(取伪错误) 原假设为假时接受原假设 第二类错误的概率为反馈 收藏 ...
在假设检验中,两类主要的统计错误被称为第一类错误(Type I Error)和第二类错误(Type II Error)。 第一类错误,也称为假阳性错误,指的是在零假设(H0)实际上为真时,错误地拒绝了它。这表示原本没有差异或效果的情况下,错误地认为存在差异或效果。例如,在药物试验中,第一类错误可能意味着原本无害的药物被错误地...
解析 假设检验的结果可能是错误的,所犯的错误有两种类型 : 一类错误是原假设 H 0 为真却被我们拒绝了 , 犯这种错误的概率用 α 表示, 所以也称 α 错误或弃真错误 ; 另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝,犯这种错误的概论用β表示,所以也称β错误或取伪错 误。