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减少假设检验Ⅱ类错误的方法
在
假设检验
中为了
减小
犯
Ⅱ
型
错误的
概率,应
答:
分析:增加样本量可同时减少Ⅰ型和Ⅱ型错误
。【避错】①第一类错误,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,其概率大小即检验水准用α表示。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100次检验中平均有5次发生这样的错误。②第二类错...
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:
(1)
两类错误的控制①控制d错误的方法就是选用较高的显著性水平
。②在规定α的同时尽量减少卢的方法包括:第一种方法是利用已知的实际总体参数与假设参数值之间的大小关系,
合理安排拒绝区域的位置
,即
合理选择左侧检验、右侧检验和双侧检验
。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...
什么是
假设检验的
两
类错误
,二者有什么关系,如何控制其大小
答:
扩大样本容量
,这样就可以使两类错误都减小,可是在样本容量确定的时候减小一种错误会增大另外一种错误,比较好的处理原则是在控制犯弃真错误概率的条件下,尽可能使犯取伪错误的概率小点。基本原理是先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设...
在
假设检验
中为了
减小
犯第
Ⅱ类错误的
概率,应( )。
答:
【答案】:D 假设检验中第Ⅱ类错误是指“存伪”错误,即H0本不真,却接受了它。在假设检验中为了减小犯第Ⅱ类错误的概率,
应增加样本量
。
假设检验
中所犯的两
类错误
是什么如何
减少错误
答:
可能产生原因:1.样本中极端数值;2.采用决策标准较宽松。第二类错误是指虚无
假设错误
时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。可能产生的原因:1.实验设计不灵敏;2.样本数据变异性过大;3.处理效应本身比较小。
减少错误的方法
:选取适当的显著水平。
假设检验
中的两
类错误
答:
1、显著水平α的取值不可以太高也不可太低,一般去0.05作为小概率比较合适,这样可以使犯两
类错误的
概率都比较小;2、尽量增加样本容量,并选择合理的实验设计和正确的实验技术,以
减小
标准误,
减少
两类错误。
假设检验
简介:假设检验又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样...
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。
如何控制统计
假设检验
中的两
类错误
?
答:
扩大样本容量
,这样就可以使两类错误都减小,可是在样本容量确定的时候减小一种错误会增大另外一种错误,比较好的处理原则是在控制犯弃真错误概率的条件下,尽可能使犯取伪错误的概率小点。
假设检验
中所犯的两
类错误
是什么?如何
减少错误
答:
但做出的决定是拒绝原假设,此类错误称为第一类错误。原假设实际上是
不正确的
,但是却做出了接受原假设的决定,此类错误称为第二类错误。先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的
假设检验方法
有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等 。
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。
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