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如何减少假设检验中两种错误
假设检验中
有
两类错误
?
答:
2、
两类错误
的联系 两类错误的联系是:它们都是在做
假设检验
的统计决策时可能犯的错误,决策者同时面临犯两种错误的风险,因此都极力想避免或者
减少
它们,但由于在总体间真实差异不变情况下,它们之间是一种此消彼长的关系,因此,不可能同时
减小两种错误
的发生可能,常用的办法是固定α的情况下尽可能...
6.2
假设检验
的
两类错误
答:
我们可以事先设定一个α的阈值,然后我们根据 样本能算出一个实际的显著性水平 ,如果实际的水平低于我们的阈值,意味着如果我们拒绝原假设则犯第I类
错误
的概率低于我们设定的阈值,这时候我们就可以拒绝原假设,否则就不拒绝。也就是说:犯第I类错误的概率是我们能掌控的。
假设检验
的难点就是这个显著性...
假设检验中
,在大样本的情况下可以完全避免
两类错误
的发生,是否正确?_百...
答:
【错误】在其他条件不变的情况下,
假设检验
的
两类错误
有此消彼长的关系,
减小
犯第一类错误的概率会引起犯第二类错误的概率增大,反之亦然。大样本情况只能从一定程度上同时减小犯两类错误的概率,但是无法完全避免两类错误的发生。
什么是
假设检验中
的
两类错误
?
答:
α、β不能同时都小,即α变小时,β就变大;而β变小时,α就变大。一般只有当样本容量n增大时,才有可能使两者变小。在实际应用中,一般原则是:控制犯第一类
错误
的概率,即给定α,然后通过增大样本容量n来
减小
B。这种着重对第一类错误的概率α加以控制的
假设检验
称为显著性检验。
假设检验中
的
两类错误
是指什么错误?
答:
这是因为在进行假设检验时,设置更严格的显著性水平(较小的α)会导致更多拒绝虚无假设,从而
降低
Ⅰ类
错误
的概率,同时也增加了接受虚无假设的风险,导致Ⅱ类错误的概率增加。α和β之和不一定等于1:在一般情况下,α和β之和不一定等于1。这是因为在
假设检验中
,可以通过控制α和β的取值来调整
两类
...
假设
性
检验错误怎样降低
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,如果犯弃真错误损失大,为
减少
这类错误,α取值小些 ,反之,α取值大些。
假设检验中
的第一类
错误
和第二类错误分别是什么?
答:
因而可通过选定α控制β大小。要同时
减小
α和β,唯有增加样本例数。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test),即两个总体确有差别存在,而以α为检验水准,
假设检验
能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡
两类错误
中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做假设检验的时候会犯
两种错误
...
假设检验中的
两类错误假设检验中
的两类错误
答:
两类错误
之间的关系并非简单的加法关系,即α与β的和不一定等于1。在保持其他条件不变的情况下,调整α和β的大小是有限制的,不能同时增加或
减少
。统计
检验
力,即1-β,反映了检验在特定条件下拒绝
错误假设
的能力。I类错误的风险较大,因为它可能导致基于错误结论的研究或应用,其潜在危害是无法估量...
第二类
错误
指的是
答:
假设检验
基于反证法原理,通过样本统计量来进行推断,这些推断并非总是绝对正确。第一类
错误
和第二类错误是
两种
可能的错误类型。第一类错误直接与事件相关,而第二类错误可能由未立即显现的隐藏因素引起,或者是由第一类错误间接导致的。在确定检验水准α时,可以控制第一类错误的概率,但这样可能会增加第二类...
什么叫弃真
错误
答:
但是由于决策是建立在样本信息的基础之上,而样本又是随机的,因而就有可能犯错误。
假设检验
过程中可能发生以下
两类错误
:当原假设为真时拒绝原假设,所犯的就称为第一类错误,又称弃真错误,即α错误;当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的就是第二类错误,又称取伪错误,即β错误。
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