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:第一类错误是“以真为假”的错误,即原假设是正确但却被拒绝的错误, 也称“弃真错误”;第二类错误是“以假为真”的错误,即原假设不正确却被接受的错误, 也称“纳伪”错误。 这两类错误是一对矛盾体,当我们设法降低第一类错误的概率时,犯第二类错误的概率就 会提高;要同时达到减少犯两类错误的可能性,只...
一、第一类错误(Type I error) 第一类错误指拒绝了原本正确的原假设,即“弃真”。其发生概率用α表示,通常称为显著性水平,例如在实验中设定α=0.05意味着允许5%的“错杀好人”风险。这类错误的控制直接影响结论的严格性,例如药物临床试验中若严格设定α=0.01,可降低...
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...
答:在统计检验中:原假设是真实的,却拒绝原假设称作假设检验的“第一类错误“。原假设是不真实的,判断结论却接受原假设,这是“第二类错误” 。 在样本一定条件下,犯第二类错误的概率β与犯第一类错误的概率α相互之间呈反向变动关系。但是通过增大样本容量,减小抽样分布的离散性,有可能同时降低两种错误的概率 。反馈...
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...
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。
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...
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