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减少假设检验Ⅱ类错误的方法
假设检验
中的第二类
错误
是指
答:
4、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,
假设检验
时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。假设检验中的两
类错误的
状况:理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小。当...
假设检验
有两种
错误
,哪两种错误?
答:
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,
假设检验
时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。
什么是
假设检验
中的两
类错误
答:
2、当假设H0不正确,但一次抽样检验未发生不合理结果时,这时我们会接受H0,因而犯了“取伪”的错误,称此为第二类错误,记β为犯第二类错误的概率,即P{接受H0/H0不真}=β。
假设检验
中的两
类错误的
状况:理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小。当样本容量n固定时,α、β不能同时都小,即...
什么是
假设检验
中的第二类
错误
?
答:
假设检验
中的两类错误是指在假设检验中,由于样本信息的局限性,势必会产生错误,错误无非只有两种情况,在统计学中,我们一般称为Ⅰ类错误,Ⅱ类错误。犯Ⅰ类错误的危害较大,由于报告了本来不存在的现象,则因此现象而衍生出的后续研究、应用的危害将是不可估量的。相对而言,
Ⅱ类错误的
危害则相对较小...
在
假设检验
中,第二类
错误
是指
答:
在
假设检验
中,第二类
错误
是指:错误接受原假设的概率。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误差引起还是本质差别造成的统计推断
方法
。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法,也是一种最基本的统计推断形式,其基本原理是先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样...
如何
假设检验
中第一类错误与第二类
错误的
关系?
答:
第一类
错误
解释:比如,某公司生产的100台手机里有5台是次品,所以次品率就是5%。但质检团队事先不知道这个信息,于是他们需要通过
假设检验
来验证。首先,质检团队假设次品率不超过5%,那么他们认为一次抽样是抽不到次品的(统计学中小概率事件的定义:概率小于5%的事件被认为在一次试验中不会发生)。然而...
什么是统计推断中两
类错误
答:
或称I型错误.其二,原假设H。本来是
不正确的
,但判断H。为正确而产生错误,这是一种纳伪错误,在统计学中称为第二类错误,或称l型错误.它们统称为
假设检验
中的两
类错误
.这两类错误严重程度常用它们出现的概率来度量,犯第一类
错误的
概率常用其显著性水平a表示,犯第二类错误的概率常用β表示。
在
假设检验
中第二类
错误
是指
答:
假设检验
中的两类错误是指在假设检验中,由于样本信息的局限性,势必会产生错误,错误无非只有两种情况,在统计学中,我们一般称为Ⅰ类错误,Ⅱ类错误。犯Ⅰ类错误的危害较大,由于报告了本来不存在的现象,则因此现象而衍生出的后续研究、应用的危害将是不可估量的。相对而言,
Ⅱ类错误的
危害则相对较小...
检验
效能两
类错误
答:
第二类错误,又称
Ⅱ
型错误,指的是在H0实际上不成立的情况下,却错误地接受了它。β值用来表示这一类
错误的
概率,但其具体数值往往难以准确预估,只有与特定的备择
假设
H1结合才有实际意义。与之相对的是
检验
效能,通常用1-β来表示,也称为把握度。检验效能代表着当两个总体确实存在差异时,在规定的...
共34个,
错误
10,正确率是70.6%。这要怎么算?公式是什么?
答:
第二类错误是原
假设
是不真实的,却接受不真实的原假设,叫做纳伪错误,犯这
类错误的
概率用β表示。在样本容量(n)不变的前提下,两者不能同时变小,
减小
α必然导致β增大;反之,减小β必然导致α增大,两者呈反向变动关系。要同时
减少
α和β的唯一
方法
是增加样本含量,因为增加了样本的含量后,抽样...
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