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第一类错误与第二类错误
一类错误与二类错误
答:
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。
第二类错误
:是指在进行假设检验时,原假设不正确,然而未能拒绝...
什么是
一类错误
、
二类错误
?
答:
第一类错误
:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。
第二类错误
:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它,称为取伪错误。第一类错误(Ⅰ类错误)也称为 α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确,即观察到了实际上并不存在的...
什么是
第一类错误和第二类错误
?
答:
1.
第一类错误
,又称为I型错误,发生在原假设实际上正确的情况下,却错误地拒绝了原假设。2.
第二类错误
,又称为Ⅱ型错误,发生在原假设实际上是错误的情况下,却未能拒绝原假设。3. 第一类错误的概率通常用α表示,代表显著性水平。α可以设定为单侧或双侧,通常取值为0.05或0.01。4. 第二类...
《统计学》中“
第一类错误
”和“
第二类错误
”分别是指什么?
答:
答案:在统计学中,“
第一类错误
”通常是指误报,即原本不存在的差异或效应被误认为存在。换句话说,第一类错误是当实际观测值之间的真正差异不显著时,错误地拒绝了零假设。这种错误的产生可能是由于样本误差、测量误差或其他随机因素。而“
第二类错误
”则是指漏报,即当存在真实差异时未能检测到差异,...
什么是
第一类错误
、
第二类错
答:
在统计分析中,我们关注两种主要的错误类型:
第一类错误
(Type I error)
和第二类错误
(Type II error)。第一类错误,也称为弃真错误,发生于我们错误地拒绝了实际上成立的零假设(H0),即误判两个群体之间存在差异。这个错误的概率用α(alpha)表示,通常取值为0.05,意味着在100次检验中平均有5次...
什么是
第一类错误
?
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)...
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。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...
《统计学》中“
第一类错误
”和“
第二类错误
”分别是指什么?
答:
在统计学中,关键的决策错误分为"
第一类错误
"和"
第二类错误
"。第一类错误,也称为I型错误,是指当原假设(H0)实际上为真时,我们错误地拒绝了它,这相当于在法庭上误判被告有罪,我们称之为"弃真"错误,其概率通常用α(显著性水平)表示,一般设定为0.05或0.01。相比之下,第二类错误,或称...
什么是
第一类错误与第二类错误
?
答:
第一类错误
(Ⅰ类错误)也称为 α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确,即观察到了实际上并不存在的处理效应。可能产生原因:1、样本中极端数值。2、采用决策标准较宽松。
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...
第一类错误和第二类错误
的区别和联系
答:
第一类错误
,也被称为α错误或假阳性错误,是指当原假设实际上是正确的,但我们基于样本数据得出的结论却拒绝了原假设。换句话说,我们错误地认为观察到的数据与原假设不符。这种错误的概率通常由研究者事先设定,并用希腊字母α表示。
第二类错误
,也被称为β错误或假阴性错误,是指当备择假设实际上是...
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