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...
假设检验中存在两种类型的错误: 第一类错误 (Type I error) · 拒绝了实际正确的原假设 (H0) · 称为“弃真错误” · 概率用 α 表示,称为显著性水平 · 一般取值为 0.05 或 0.01 第二类错误 (Type II error) · 未拒绝实际错误的原假设 (H0) · 称为“取伪错误”或“放过错误” · 概率用 β ...
在统计学中,第一类错误和第二类错误有着明显的区别。 第一类错误(Type I Error),也称为“拒真错误”,是指错误地拒绝了实际上为真的假设。换句话说,就是在检验中,把原本正确的假设当作错误的假设来拒绝。其发生的概率通常用α来表示。 第二类错误(Type II Error),也称为“纳伪错误”,是指错误地接受了实际...
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:你的假设是正确的,但你拒绝该假设. 第二类错误:你的假设是错误,但你接受该假设. 比如:假设 mu=0 Error1:mu真值为0,但你错误的认为它不为0 Error2:mu真值不为0,但你错误地认为它为0 相关知识点: 试题来源: 解析 第一类错误:你的假设是正确的,但你拒绝该假设. 第二类错误:你的假设是错误,...
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...
如何更好的控制两类错误 1. 确定合适的显著性水平:显著性水平α通常被设定为0.05或者0.01。 2. 权衡检验的功效:功效1-β是避免第二类错误(假阴性)的概率,常见设定为0.8或0.9。 3. 增大样本量:样本量增大,估计量的误差通常会减小,有助于同时减少第一类错误和第二类错误。这是笔者在对照实验中最优先考虑要做的...
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 ...