原假设是真实的,而做出拒绝原假设的判断,这是犯了第一类的错误——弃真错误原假设是不真实的,而做出接受原假设的判断,这是犯了第二类的错误——存伪错误样本量一定的时候,犯两类错误的可能性往往一个增大一个就减小,但是增大样本容量有可能使两个都减小 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 更多答案(1...
百度试题 结果1 题目假设检验中的第一类错误和第二类错误之间是什么关系 相关知识点: 试题来源: 解析 第一类错误:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。第二类错误:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它。称为取伪错误。 反馈 收藏 ...
试题来源: 解析 【解析】 在高数里倒是有第一类间断点、第二类间断点 结果一 题目 【题目】第一类错误和第二类错误之间的关系没说有什么前提 答案 【解析】在高数里倒是有第一类间断点、第二类间断点相关推荐 1【题目】第一类错误和第二类错误之间的关系没说有什么前提 ...
假设检验中的第一类错误和第二类错误是两种不同类型的误判，它们之间存在对立和权衡关系。在假设检验中，第一类错误是指拒绝了一个实际上为真的原假设，也称为误拒错误。具体来说，当我们进行的样本数据显示某种效果存在，以至于我们拒绝原假设，但实际上这种效果并不存在或者说非常微小，这就是第一类错误...
原假设是真实的，而做出拒绝原假设的判断，这是犯了第一类的错误——弃真错误 原假设是不真实的，而做出接受原假设的判断，这是犯了第二类的错误——存伪错误 样本量一定的时候,犯两类错误的可能性往往一个增大一个就减小,但是增大样本容量有可能使两个都减小 ...
第一类错误:我们认为假设成立,但实际上不成立。就拿上面医生的例子来说,就是医生诊断病人患病,但实际上病人没有患病。 第二类错误:我们认为假设不成立,但实际上成立。在医生的例子中,就是医生诊断病人没有患病,但实际上病人患病了。 在统计学中,我们通常用 p 值 来判断一个假设是否成立。p 值代表...
解析 当原假设为真时拒绝原假设,所犯的错误称为第一类错误或弃真错误;当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的错误称为第二类错误或取伪错误。 当犯第一类错误的概率增大时,犯第二类错误的概率减小;当犯第一类错误的概率减小时,犯第二类错误的概率增大。
答:犯第一类错误(弃真错误)是因为随着数据的随机涨落,使得Z>乙/2,因此显著 性水平a就是犯第一类错误的概率,a减小,那么第一类错误的概率就会减小。 犯第二类错误(纳伪错误)的原因是因为随着数据的随机涨落,使得本来错误的结果的 Zv乙力纳伪概率B比弃真错误的概率的Q计算要复杂的多,B也与很多因素有关:一是样...
统计学中第一类错误为误判为有差别，即为去真；第二类错误为误判为无差别，即为取伪。
正确，a称为显著性水品，也称置信概率，b是反第二类错误的概率，称1-b为检验的功效！