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假设检验的第II类错误是指
怎样进行统计
检验
?
答:
4.效应量:效应量是用来衡量干预效果大小的指标,如平均差、标准化效应量等。效应量大表示观察到的结果具有较大的实际意义。5.多重比较校正:当进行多次
假设检验
时,可能会增加第一类
错误
(即错误地拒绝了原假设)的风险。为了控制这种风险,可以使用多重比较校正方法,如Bonferroni校正、Holm校正等。6....
推断统计学(
二
)——
假设检验
答:
然而以0.01、0.05和0.1作为判断依据具有较大的武断性,并对
假设检验的
结果带来了一定错误风险,即一类错误(type I error)和
二类错误
(type II error)。 一类错误就是错误地拒绝 ,即“拒真”。假设检验中,以 作为是否拒绝 的标准,所以一类错误的发生概率就是 。一类错误意味着,在一次抽样中,小概率事件就这么不巧地...
什么是统计
检验
力
答:
统计检验力就是统计效力。1、统计
检验是
将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。取得抽样结果,依据描述性统计的方法就足够了。
2
、抽样分布则不然,它无法从资料中得到,非利用概率论不可。而不对待概括的总体和使用的抽样程序做某种必要的
假设
,这项工作将无法进行。
进行
假设检验
时,在其他条件不变的情况下,增加样本量,检验结论犯两
类错误
...
答:
【答案】:A 样本量n不变的情况下,α和β的变化是此消彼长的;增大样本量可以同时减小α和β。
8.在
假设检验
中,a
错误
又称为显著性水平,I型错误,
是指
在接受虚无假设时所...
答:
a错误就是在拒绝虚无假设时,错误地接受了虚无假设。这种错误类型通常发生在显著性水平设置过高或样本量过小的情况下。如果我们设置较高的显著性水平,就会增加犯I型错误的概率,而如果样本量太小,则可能无法检测到真实差异,从而错误地接受虚无假设。总之,a
错误是假设检验
中一种重要
的错误类型
,需要在...
以下关于
假设检验的
命题,哪一个是正确的?
答:
对于C选项,咱们
假设
其为右侧单侧
检验
,样本值恰好在右侧0.01---0.05范围内,那么在0.05水平上,我们会拒绝,但是在0.01水平上时,我们则会接受。故C错 对于D选项,在同一次实验中,在没有其他条件变化的情况下,α越大,则β越小。α为0.05时,β比较小,即犯
第二类错误
的概率小。故D错。
如何确定
假设检验的
方法?
答:
1.建立假设,确定检验水准α 假设有零假设(H0)和备择假设(H1)两个,零假设又叫作无效假设或
检验假设
.H0和H1的关系是互相对立的,如果拒绝H0,就要接受H1,根据备择假设不同,
假设检验
有单、双侧检验两种.检验水准用α表示,通常取0.05或0.10,检验水准说明了该检验犯第一类
错误
的概率.
2
.根据研究目的...
假设检验
答:
放射性物探工作中所要进行的统计假设检验,一般将信度α定为0.05或0.01较为恰当,此时置信概率分别为95%与99%。 (三)统计
假设检验的
分类 统计假设检验可分为两大类,即参数性方法与非参数性方法,就是假定总体的分布型式已知(经常假定为正态分布),只要对参数进行检验即可。非参数性方法,则不管总体的分布如何,都能...
什么是第一类
错误
?
答:
第一类
错误是
统计学中的误判类型之一,也被称为α错误或假阳性错误。在统计学中,当我们进行
假设检验
时,第一类错误涉及到了对无效假设的误判。具体来说,它表示当原假设实际上是不正确的时候,但由于样本数据或测试方法的原因,我们错误地拒绝了原假设。简单来说,这是一种“否定错误”,意味着原本不...
在
假设检验
中,第n
类错误是指
什么
答:
拒绝正确原
假设
。具体来说,第n
类错误是
当原假设为真时,由于样本的随机性,观察到的样本统计量有落到拒绝域中,从而拒绝原假设。
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