第一类错误:原假设是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝...
第一类错误(typeⅠerror),Ⅰ型错误,拒绝了实际上成立的H0,即错误地判为有差别,这种弃真的错误称为Ⅰ型错误.其概率大小用即检验水准用α表示.α可取单尾也可取双尾.假设检验时可根据研究目的来确定其大小,一般取0.05,当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误.. 第二类错误(typeⅡ error).Ⅱ...
第一类错误(Ⅰ型错误)指在假设检验中错误地拒绝了一个原本正确的原假设,其发生概率通常记为α。这类错误的核心在于“拒真”,即当原假设实际成立
第一类错误:当我们拒绝了一个真实的原假设的情况,也被称为误报(False Positive)、假阳性、弃真错误。 例如:机器是正常工作的,但我们抽检的样本碰巧在AB集合之外,我们错误地拒绝了原假设,认为机器不是正常工作的。 这样的错误就是第一类错误,使用 α 表示。在假设检验的设置中,我们事先设定一个显著性水平(如0.05...
第一类错误 第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。假设检验是的思想,依据作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,错误分为两类。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | ...
解析 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 反馈 收藏
解析 第一类错误:弃真错误,原假设成立却被拒绝;第二类错误:择假错误,原假设错误却被接受。 在样本容量一定的条件下,若要减少犯第一类错误(弃真错误)的概率,必然会增加犯第二类错误(取伪错误)的概率;要同时减少犯两类错误的概率是不可能的。只有增大样本容量,才是使两类风险同时减少的唯一途径。
第一类错误（Ⅰ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。可能产生原因：1、样本中极端数值。2、采用决策标准较宽松。第二类错误（Ⅱ类错误）也称为β错误，是指虚无假设错误时，反而接受虚无假设...
第一类错误是一种假阳性,因为测试在样本中检测到了在总体中并不存在的效应。 在假设检验中,零假设通常是指总体中不存在某种效应。因此,当我们拒绝接受零假设时,我们就会得出该效应存在的结论。 如果拒绝接受真正的零假设,就会错误地得出结论:效应存在,而实际并不存在。当然,你当时并不知道自己犯了一个误差。你只是...
第一类错误：假阳性错误的解释。在统计学和研究中，第一类错误通常被称为假阳性错误。具体是指，尽管未检测到真正的事件或特征，但在特定情境下误认为检测到这一事件或特征的行为被误解为一种现象的判断情况，出现这样的情况主要是因为实验或研究的样本数据存在偏差或干扰因素。以下是关于第一类错误的 一...