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减少二类错误的方法
简述假设检验中的两类错误I型错误与Ⅱ型
错误的
关系和控制
方法
。
答:
第二种方法是增大样本容量
。因为样本容量越大,抽样误差σ/越小,抽样分布的形态越高狭陡峭,两侧的面积越小,越能使第二类错误减少。 要回答本题,关键要理解两类错误的含义。第一类,虚无假设H0本来是正确的,但拒绝了H0,这类错误称为弃真错误,即I类错误,这类错误的概率以α表示,因此也叫α...
假设检验中的两类
错误
答:
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做到:1、
显著水平
α的取值不...
假设检验中两类
错误的
关系
答:
3、平衡第一类错误和第二类错误的概率
。较低的显著性水平会减少第一类错误的概率,但可能增加第二类错误的概率。较大的样本大小可以减少第二类错误的概率。
假设检验中所犯的两类错误是什么如何
减少错误
答:
减少错误的方法:
选取适当的显著水平
。
如何控制统计假设检验中的两类
错误
?
答:
当我们要求“错杀好人”的概率降低时,那么往往就会“放走坏人”。同样的,在其他条件不变的情况下,如果要求犯第
二类错误
概率越小,那么犯第一类
错误的
概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时,那么往往就会“错杀好人”。在假设检验中同时
减少
两类错误的最好
方法
是适当增加样本含量。
为避免犯第一类错误,应如何控制犯第
二类错误
?
答:
α、β不能同时都小,即α变小时,β就变大;而β变小时,α就变大。一般只有当样本容量n增大时,才有可能使两者变小。在实际应用中,一般原则是:控制犯第一类错误的概率,即给定α,然后通过
增大样本容量
n来减小B。这种着重对第一类错误的概率α加以控制的假设检验称为显著性检验。
dps新复极差法什么情况下出现ab叠加
答:
邓肯氏新复极差法是一种在方差分析中用于事后两两比较的统计分析
方法
。邓肯氏新复极差法的目的是帮助
减少
第
二类错误
,即错误地接受了虚无假设(两个组之间没有显著差异)。使用DMRT进行多重比较时,会出现AB叠加的情况。AB叠加是指在进行多重比较时,会出现两个或多个组之间的比较结果互相重叠或交叉。...
心理统计学中假设检验中两类
错误
可以同时
减小
吗
答:
可以。书上原话是,当其他条件不变的情况下,α和β不可能同时增大或者
减小
。也就是说只改变影响β的因素或者只改变影响α的因素时,会影响到对方呈反方向变化。那么什么时候可以
减少
两类
错误
呢?那就是把你的样本量放大,误差越小,两类错误都更小。这就是改变了其他条件。
统计一类错误
二类错误
怎么控制
答:
统计一类错误二类错误要依靠科学的计算统计
方法
控制。一类错误,拒绝了实际上成立的,为弃真的错误,第二类错误,不拒绝实际上不成立的,为存伪的错误。样本容量一定两类错误不会都很小,增大一方会是另一方
减小
,在控制第一类错误小于置信水平的同时增加样本容量会减小犯第
二类错误的
概率。
什么是假设检验中的两类
错误
答:
来控制,α水平较低时,第一类错误的概率也较低。第二类错误是在实际上零假设为假的情况下,接受了零假设的错误判断。这意味着我们未能发现实际存在的效应或关联。β错误通常由样本大小、效应大小和显著性水平共同决定。较大的样本大小、较大的效应大小以及较高的显著性水平可以
减少
第
二类错误的
概率。
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