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假设检验两类错误例题
什么是
假设检验
中的
两类错误
?
答:
假设检验
的
两类错误
是统计学中的相关概念,相对于传统的弃伪存真来说的一种概念,简而言之就是“弃真”(I类错误)和“存伪”(II类错误)接受或拒绝H0,都可能犯错误 I类错误——弃真错误,发生的概率为α II类错误——取伪错误,发生的概率为β 以此为例:对于正常情况下对于上面实例...
假设检验
中的
两类错误
是指什么?
答:
假设检验
中的
两类错误
是指在假设检验中,由于样本信息的局限性,势必会产生错误,错误无非只有两种情况,在统计学中,我们一般称为Ⅰ类错误,Ⅱ类错误。右图是研究结论和实际情况关系的矩阵: 实际情况H0正确H0错误研究结论拒绝H0I类错误正确接受H0正确II类错误第一类错误(Ⅰ类错误)也称为 α错误,是...
1 请写出
假设检验
中
两类错误
的概念,以及其发生概率的表示符号。 2 某地...
答:
第一类
错误
是弃真,第二类错误是取伪。弃真错误是说,原
假设
是真的,但是却被拒绝;而取伪说的是,原假设是假的,但却接受了。两者的关系,举个例子,样本容量减少,在显著性水平不变的情况下,为了使得弃真错误的风险不增加,就必须增加你的接受域(即0.01变为0.05),这样一来,原来的取伪错...
假设检验
的
两类错误
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...
假设检验
有
两种错误
,哪两种错误?
答:
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型错误是指不拒绝实际上不成立的H0,为“存伪”的错误,其概率通常用β表示。β只能取单尾,
假设检验
时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。
假设检验
中的第一类
错误
和第二类错误分别是什么?
答:
实际工作中应权衡
两类错误
中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做
假设检验
的时候会犯
两种错误
:第一,原假设是正确的,而你判断它为错误的;第二,原假设是错误的,而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。第一类错误:原假设是正确的...
在
假设检验
中,α
错误
和β错误的关系是什么?
答:
【答案】:α错误与β错误是
假设检验
中的
两类错误
,二者的关系如下: (1)α错误 α错误是指在原假设H0本来为真的情况下,检验统计量的观测值落入否定域而拒绝H0,接受H1而发生的错误。α错误是假设检验术语,与“β错误”相对,亦称“第一类错误”、“第Ⅰ型错误”、“弃真错误”。在H0为真时,...
假设检验
中的
两类错误
答:
假设检验
中的
两类错误
如下:第一种为:在假设检验中如果H0是真实的,检验后却否定了它,就犯了第一类错误,即α错误或弃真错误;如果H0不是真实的,检验后却接受了它,就犯了第二类错误,即β错误或纳伪错误。第二种为:假设检验中的两类错误是弃真错误和取伪错误。为了减少犯两类错误的概率要...
假设检验
中的
两类错误
有什么区别和联系?
答:
1、
两类错误
的区别 二者性质不同,前提条件不同,这是它们的区别。
假设检验
中的两类错误指α型错误和β型错误,前者又称为弃真错误,指当零假设为真时错误地拒绝了它,因此其大小等于事先设置的显著型水平,即0.05或0.01;后者又称为取伪错误,指当零假设为假时错误地接受了它。2、两类错误的...
假设检验中的
两类错误假设检验
中的两类错误
答:
两类错误
之间的关系并非简单的加法关系,即α与β的和不一定等于1。在保持其他条件不变的情况下,调整α和β的大小是有限制的,不能同时增加或减少。统计
检验
力,即1-β,反映了检验在特定条件下拒绝
错误假设
的能力。I类错误的风险较大,因为它可能导致基于错误结论的研究或应用,其潜在危害是无法估量...
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