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假设检验中的第一类错误和第二类错误
什么是
假设检验中的第一类错误和第二类错误
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...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
分别是什么?
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)...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
之间是什么关系
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。数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。事先对总体参数或分布形式作出某种假设,然后利用样本信息来判断原假设是否成立,采用逻辑上的反证法...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
之间是什么关系
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。数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。事先对总体参数或分布形式作出某种假设,然后利用样本信息来判断原假设是否成立,采用逻辑上的反证法...
...均数
与
总体均数比较的t检验为例,说明
假设检验中
两类
错误
α、β、1...
答:
【答案】:假设检验中的第一类错误是指“拒绝了实际上成立的H0假设”时所犯的错误
,当H0成立时犯第一类错误的概率等于检验水准α。假设检验中的第二类错误是指“不拒绝实际上不成立的H0假设”时所犯的错误,其概率通常用β表示,其大小与抽样误差大小及设定的检验水准α有关。1-β为假设检验的检验效能...
在
假设检验中
,我们( )。
答:
【答案】:C 假设检验中的
第一类错误
为“原假设为真,但拒绝原假设”,第二类错误为“原假设为假,但不拒绝原假设”,在进行统计决策时,可能不犯任何错误,也可能仅犯第一类错误或第二类错误,但不会同时犯第一类和第二类错误。
假设检验
有两种
错误
,哪两种错误?
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...
假设检验中的
两类
错误
是什么意思?
答:
1、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:样本中极端数值;采用决策标准较宽松。2、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...
什么是
假设检验中的
两类
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...
什么是
第一类错误
,
第二类错误
,怎么计算?
答:
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...
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