很简单，（34-10）÷34✘100%=70.6%。
公式是：(总数-错误数)÷总数✘100%。
统计学第二类错误率计算方法：用蒙特卡罗的方法，通过计算机来实现。除非能精确地知道统计量在对立假设下的分布，不然的话，是没法精确计算的。
统计学中第一类和第二类错误的定义和联系为：假设检验中会犯两种类型的错误：
第一类错误是原假设是真实的，却错误地拒绝了真实的原假设，叫作弃真错误，犯这类错误的概率用显著性水平α表示；
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，抽样平均误差减小，可减小抽样分布的离散性，增强样本均数的代表性，也就是样本均数较接近总体均数，因而可使犯第一类错误和第二类错误的概率减少。