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第一类和第二类统计错误
《
统计
学》中“
第一类错误
”和“
第二类错误
”分别是指什么?
答:
答案:在
统计
学中,“
第一类错误
”通常是指误报,即原本不存在的差异或效应被误认为存在。换句话说,第一类错误是当实际观测值之间的真正差异不显著时,错误地拒绝了零假设。这种错误的产生可能是由于样本误差、测量误差或其他随机因素。而“
第二类错误
”则是指漏报,即当存在真实差异时未能检测到差异,...
第一类错误与第二类错误
答:
第一类错误
就是事件直接引发的,而
第二类错误
由于一些隐藏的因素当时没有显示出来之后发现的或者由第一类错误导致发生的错误。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...
什么是
第一类错误
?
第二类错误
?
答:
1、
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。假设检验是反证法的思想,依据样本
统计
量作出的统计推断,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。2、
第二类错误
,Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0 ,也...
一类错误和二类错误
有什么区别?
答:
二类错误
指的是在实际情况下,备择假设(Alternative Hypothesis,通常表示有效果或有关联)为真,但是经过假设检验得出未能拒绝原假设的结论。换句话说,二类错误是未能发现一个实际上存在的效应或关联。3. 区别:方向不同:
一类错误
涉及到对无效效应的错误拒绝,而二类错误涉及到对有效效应的错误未拒绝。...
《
统计
学》中“
第一类错误
”和“
第二类错误
”分别是指什么?
答:
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...
第一类错误和第二类错误
的区别和联系
答:
第一类错误和第二类错误
是
统计
学中两种常见的分类错误。它们分别代表了在假设检验中,当原假设为真时却拒绝原假设(即犯了第一类错误)和当备择假设为真时却没有拒绝原假设(即犯了第二类错误)的情况。第一类错误,也被称为α错误或假阳性错误,是指当原假设实际上是正确的,但我们基于样本数据得出...
《
统计
学》中“
第一类错误
”和“
第二类错误
”分别是指什么?
答:
在
统计
学中,关键的决策错误分为"
第一类错误
"和"
第二类错误
"。第一类错误,也称为I型错误,是指当原假设(H0)实际上为真时,我们错误地拒绝了它,这相当于在法庭上误判被告有罪,我们称之为"弃真"错误,其概率通常用α(显著性水平)表示,一般设定为0.05或0.01。相比之下,第二类错误,或称...
什么是
第二类错误
?
答:
第二类错误
(type Ⅱ error),亦称“口错误”、“纳伪错误”、“第Ⅱ型错误”。假设检验术语。与“
第一类错误
”相对。表示在零假设H0本来不真的情况下,检验
统计
量的观测值落入接受域而接受H0而犯的错误。由于检验统计量是随机变量,有一定的波动性,有时原假设H0并不正确,在正常的情况下,计算的...
假设检验中的
第一类错误和第二类错误
之间是什么关系
答:
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。数理
统计
学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。事先对总体参数或分布形式作出某种假设,然后利用样本信息来判断原假设是否成立,采用逻辑上的反证法...
假设检验中的两类
错误
指的是什么?
答:
1、
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:样本中极端数值;采用决策标准较宽松。2、
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...
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