解析 答案:假设检验中的第一类错误是指拒绝了一个真实的零假设,即弃真错误;第二类错误是指接受了一个错误的零假设,即取伪错误。在实际应用中,第一类错误和第二类错误的概率通常用α和β表示,其中α表示第一类错误的概率,β表示第二类错误的概率。反馈 收藏 ...
答案:假设检验中的第一类错误是指“拒绝了实际上成立的H假设”时所犯的错误,当H成立时犯第一类错误的概率等于检验水准。假设检验中的第二类错误是指“不拒绝实际上不成立的H假设”时所犯的错误,其概率通常用表示,其大小与抽样误差大小及设定的检验水准有关。反馈...
在假设检验中,第一类错误和第二类错误是统计学中非常重要的概念,它们描述了在假设检验过程中可能出现的两种错误情况。 第一类错误,也称为“弃真”错误,指的是在原假设(H0)实际上为真时,错误地拒绝了它。简单来说,就是当我们认为某项结果或现象不存在,但实际上它是存在的,却误认为它不存在。例如,在药物...
在进行假设检验时,我们常常会面临两种类型的错误,即第一类错误和第二类错误。了解这两种错误的含义和影响,对于正确理解假设检验的结果和取得可靠的研究结论非常重要。 一、第一类错误 第一类错误,又被称为显著性水平α水平的错误,是指在实际情况为真的情况下,拒绝了原假设的错误判断。换句话说,第一类错误意味着我们...
第一类错误(Type I error) 第一类错误,也被称为拒真错误或假阳性错误,指的是在原假设(H0)实际为真的情况下,研究者却错误地拒绝了H0。这种错误通常被称为“弃真”错误,其概率用α表示,也称为显著性水平。在统计学中,显著性水平一般设定为0.05或0.01,这意味着在100次检验中,允许有5次或1次发生第一类错误。
假设检验中第一类错误。与第二类错误卢的关系是( )。 A. 样本容量不变,α和β同时减小 B. 样本容量增大,α和β同时减小 C. 样本容量不变,α增加,β减小 D. 样本容量不变,α减小,β增加 E. 样本容量减小,α和β同时增加 相关知识点: 试题来源: 解析 B,C,D,E ...
假设检验中第一类错误α与第二类错误β的关系是( )。A.样本容量不变,α和β同时减小B.样本容量增大,α和β同时减小C.样本容量不变,α增加,β减小D.样本容量不变,α减
控制第二类错误的方法之一是增加显著性水平α。增加α会减小β,从而减小发生第二类错误的可能性。然而,增加α的同时会增加发生第一类错误的概率,所以在进行假设检验时需要权衡这两个错误。另一种方法是增加样本量。增加样本量有助于减小概率发生第二类错误的可能性,提高假设检验的准确性。 总结 假设检验中的第一类错...
Type-I 第一类错误 Type-I错误是指当原假设实际上为真时拒绝原假设的场景。根据我们观察到的数据得出结论是观察到的结果在现实中具有统计意,但是我们认为它是无意义的。如上所述,“拒绝”或“不拒绝”零假设取决于观察到的 P 值和预先确定的 alpha 值。所以在某些情况下,真实的原假设将被拒绝,因为观察到的...
2.第一类错误和第二类错误 在假设检验中,得出结论是基于样本数据的,因此可能会做出错误的判断。这些...