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...
在统计学和假设检验中,第一类错误和第二类错误是两种常见的错误类型,它们分别代表了不同类型的统计推断失误。 第一类错误(Type I Error) 定义:第一类错误,也被称为α错误、拒真错误或假阳性错误,是指在假设检验中,原假设(H0)实际上为真,但检验结果却错误地拒绝了原假设。 特点: 概率表示:第一类错误的概率通常...
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。
· 第一类错误是拒绝了真实的假设,可能导致错误的结论(“错杀好人”)。 · 第二类错误是接受了错误的假设,可能导致未能发现真正的差异(“放过坏人”)。 错误之间的关系 · 在样本量不变的情况下,降低第一类错误的概率会导致第二类错误的概率增加,反之亦然。 · 为了同时降低两种错误的概率,需要增加样本量。 错...
1. 错误性质不同:第一类错误是“假阳性”,即错误地认为有差异或效果;第二类错误是“假阴性”,即错误地认为没有差异或效果。 2. 发生条件不同:第一类错误发生在零假设实际为真,但被错误地拒绝了;第二类错误发生在零假设实际为假,但被错误地接受了。 3. 误差控制:在统计检验中,通常通过设定显著性水平(如...
所犯的错误有两种类型,即第一类错误和第 二类错误。 (1)第一类错误和第二类错误 ①第Ⅰ类错误是在假设检验中拒绝了本来是正确的原假设,犯这种 错误的概率用α表示,所以又称α错误或弃真错误; ②第Ⅱ类错误是在假设检验中没有拒绝本来是错误的原假设,犯这 种错误的概率用β表示,所以又称β错误或取伪错误。
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...
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...
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 ...