00问答网
所有问题
当前搜索:
假设检验一类错误和二类错误
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:
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
假设检验
方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。
为什么要进行相关系数的
假设检验
答:
进行显著性
检验
进行显著性检验是为了消除第
一类错误和
第
二类错误
。第一类错误:通常情况下,α水平就是。第一类错误是零
假设
为真却被错误拒绝的概率。第二类错误:是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。如果P值小于某个事先确定的水平,理论上则拒绝零假设,反之,如果P值大于...
假设检验
中双侧检验,第
一类错误和
第
二类错误
的关系,谁能解释下这个图...
答:
这是百科上的一个图片,我觉得那条虚线,其实是你在显著性水平下计算的分位数(
错误
拒绝),所以临界值是由H0那个图决定的。然后H1根据这个临界值判断。。。个人理解如此,希望对你有用。。。
假设检验
的步骤是否有犯
错误
的可能?如果有,错误的概率是多少?_百度...
答:
计算统计量 根据统计量和显著性水平,作出决策 其中,第2步确定的显著性水平α表示原
假设
为真时,拒绝原假设的概率。因此,如果原假设为真,但
检验
结果拒绝了原假设,犯错误的概率就是α。如果原假设为假,但检验结果没有拒绝原假设,犯错误的概率就是β。通常,我们取α=0.05,即犯第
一类错误
的概率...
第
一类错误
是指
答:
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”。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。
假设检验
是利用反证法,依据样本统计量做出的统计推断,其推断结论有可能发生I...
统计学上的
一类错误
是什么?
答:
第
二类错误
:是指在进行
假设检验
时,原假设不正确,然而未能拒绝原假设的错误。第
一类错误和
第二类错误的区别: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...
在
假设检验
过程中允许犯第
一类错误
的概率又称为小概率事件正确吗_百 ...
答:
假设检验
是利用反证法,依据样本统计量做出的统计推断,其推断结论有可能发生I型错误(第
一类错误
)和Ⅱ型错误(第
二类错误
)两种错误。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(significance level)。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,...
在
假设检验
中,犯第
一类错误
的概率等于什么?
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。我们常把
假设检验
比作法庭判案,我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”,备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误:如果被告真是好人,而你判他有罪,这是第一类错误(错杀好人...
检验
效能名词解释
答:
第
一类错误
(也称Ⅰ型错误)是指拒绝了实际上成立的H0,其概率大小用a表示。
假设检验
时,研究者可根据研究的目的来确定α值的大小,如规定α=0.05(即犯第一类错误的概率为0.05),当拒绝H0时,则理论上100次抽样检验中平均有5次发生这样的错误。第
二类错误
(也称Ⅱ型错误)是指接受了实际不成立的H0,其...
一道关于
假设检验
两类常见
错误
概率计算的数学题
答:
第
一类错误
H0为真,统计量落入拒绝域 H0为真时,X=Σxi~P(4),统计量落入拒绝域即X=Σxi=0的概率为e^(-4)第
二类错误
H0不真,统计量不落入拒绝域 H0不真时,X=Σxi~P(2),统计量不落入拒绝域的概率为1-e^(-2)(注:该问题只有形式意义,因为H0和H1并没有构成对立事件)...
棣栭〉
<涓婁竴椤
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜