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如何减少假设检验中两种错误
为什么要进行
假设检验
?
答:
当我们要求“错杀好人”的概率
降低
时,那么往往就会“放走坏人”。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”。在
假设检验中
同时
减少两类错误
的最好方法是适当增加样本含量。
假设检验中
的第一类错误与
两类错误
有何不同?
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
...
假设检验
的
两类错误
答:
2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。三、第二类错误(Ⅱ类错误)也称为β错误,是指虚无
假设错误
时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。
两类错误
的关系:1、 α+β不一定等于1。2、在样本容量确定的情况下,α与β不能同时增加或
减少
。3、统计
检验
力。(1-β)四...
假设
实验
检验中
存在
两类错误
,是什么意思?
答:
是指虚无
假设错误
时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。可能产生的原因:1、实验设计不灵敏。2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。
两类错误
的关系:1、 α+β不一定等于1。2、在样本容量确定的情况下,α与β不能同时增加或
减少
。3、统计
检验
力。(1-β)
第一类
错误
和第二类错误的区别是:第一类错误只有在接受h0时才会发生...
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
的
两类错误
答:
2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。三、第二类错误(Ⅱ类错误)也称为β错误,是指虚无
假设错误
时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。
两类错误
的关系:1、 α+β不一定等于1。2、在样本容量确定的情况下,α与β不能同时增加或
减少
。3、统计
检验
力。(1-β)四...
什么是统计
检验中
的
两类错误
答:
1、第一类
错误
又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。
假设检验
是反证法的思想,依据样本统计量作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,错误分为
两类
。2、第二类错误,Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0 ,也...
假设检验
可能犯的
两类错误
答:
假设检验可能犯的
两类错误
介绍如下:第工类错误即当原假设H 0 本来为真,却错误地否定了,这种否定真实原假设的错误在统计上称为第Ⅰ类错误。第Ⅱ类错误即当原假设H 0 非真,却错误地接受了,这种接受非真原假设的错误在统计上称为第Ⅱ类错误。这就是
假设检验中
的两类错误。假设检验及其两类错误...
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。
假设检验中
的
两类错误
的两类错误
答:
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,因为研究者如果对自己的假设很有信心,可能会重新设计实验,再次来过,直到得到自己满意的结果(但是如果对本就错误的观点坚持的话,可能会演变成Ⅰ类错误)。以上内容参考:百度百科-
假设检验中
的
两类错误
...
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