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减少β错误的最好方法
什么是第一类
错误
和第二类错误?
答:
第一类
错误
即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。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...
犯第一类
错误的
概率α与犯第二类错误的概率
β
之间的关系是怎样的?
答:
【答案】:一般来说,当样本容量固定时,若
减少
犯一类
错误的
概率,则犯另一类错误的概率往往会增大.要使它们同时减少,只有增加样本容量n,在实际问题中,总是控制犯第一类错误的概率α而使犯第二类错误的概率尽可能小α的大小视具体实际问题而定,通常取α=0.05,0.005等值.
统计学 论述什么是第一类
错误
和第二类错误
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)...
如何
减小
实验误差的影响?
答:
要求合理的选择实验仪器早慎悔和实验材料,比如需要测定物质含量属于超微量的,自然要选择含待测物越低的化学试剂为好,选择优级的甚至是基准级的化学试剂,分析仪器也需要更高端,量器也需要更准确。实验特别需要注意的是尽量
减少
偶然误差,特别是人为误差,比如读数
错误
,数据录入错误,人为误差可以说是最...
一类错误与二类
错误的
区别是什么?
答:
统计功效: 统计功效(Statistical Power)是指在备择假设为真时,正确拒绝原假设的概率。提高统计功效可以
减少
发生二类
错误的
概率,但通常会增加一类错误的风险。在实际研究中,研究者需要根据研究目的和研究假设的重要性来选择适当的显著性水平,以控制一类错误的风险。同时,也需要通过增加样本量等
方式
来...
显著性检验中应注意的问题有哪些
答:
通常只限定犯第一类
错误的最
大概率α, 不考虑犯第二类错误的概率
β
。这样的假设 检验又称为显著性检验,概率α称为显著性水平。最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下,根据研究的问题,如果放弃真假设损失大,为
减少
这类错误,α取值小些 ,反之,α取值大些。
为什么第一类
错误
又叫假阳性错误?
答:
第一类错误又称为弃真错误,是将原本正确的H0拒绝了,接受了
错误的
H1。H0就相当于(-),H1(+),则从(-)到(+),就是假阳性的过程,将实际的阴性当成阳性结果了。第二类错误就是将不成立的H0(-)取了,则是实际上正确的H1(+)没取,从(+)到(-),取伪。
求2009年教育硕士 心理学 真题
答:
(2)α错误和
β错误
相互之间的关系是:α大时,β小;α和β不能同时
减少
。 四、综合题81.【答案要点】(1)认知资源理论①注意是一种有限的认知资源,对刺激的加工需要占用认知资源,刺激越复杂或加工越复杂,占用的认知资源越多。②输入刺激本身并不自动地占用认知资源,在认知系统内,有一个机制负责资源的分配。人对...
假设检验时,当样本容量n固定时,缩小犯第Ⅰ类
错误的
概率 ,则犯第Ⅱ类...
答:
在样本容量不变的条件下,犯两类
错误的
概率常常呈现反向的变化,缩小犯第Ⅰ类错误的概率 ,则犯第Ⅱ类错误的概率变大;要使α和
β
都同时
减小
,除非增加样本的容量。
以下对非参数检验的描述,哪一项是
错误的
答:
D错误。解析:由于
方法
简单,用的计量水准较低,因此,如果能与参数统计方法同时使用时,就不如参数统计方法敏感。若为追求简单而使用非参数统计方法,其检验功效就要差些。这就是说,在给定的显著性水平下进行检验时,非参数统计方法与参数统计方法相比,第Ⅱ类
错误的
概率
β
要大些。
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