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概率论第一类错误与第二类错误
什么是
第一类错误
,
第二类错误
,怎么计算?
答:
1、当假设H0正确时,小
概率
事件也有可能发生,此时我们会拒绝假设H0。因而犯了“弃真”的错误,称此为
第一类错误
,犯第一类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率α,即P{拒绝H0/H0为真}=α 2、当假设H0不正确,但一次抽样检验未发生不合理结果时,这时我们会接受H0,因而犯了“取伪”的错...
犯
第一类错误
的
概率
α与犯
第二类错误
的概率β之间的关系是怎样的?_百 ...
答:
【答案】:一般来说,当样本容量固定时,若减少犯
一类错误
的
概率
,则犯另一类错误的概率往往会增大.要使它们同时减少,只有增加样本容量n,在实际问题中,总是控制犯第一类错误的概率α而使犯第二类错误的概率尽可能小α的大小视具体实际问题而定,通常取α=0.05,0.005等值.
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:
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...
第一类错误和第二类错误
的定义是什么?
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。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...
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
答:
第二类错误
(typeⅡ error)。Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0,也就是错误地判为无差别,这类取伪的错误称为第二类错误。第二类错误的
概率
用β表示,β的大小很难确切估计。当样本例数固定时,α愈小,β愈大;反之,α愈大,β愈小。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...
一类错误与二类错误
答:
第一类错误
就是事件直接引发的,而
第二类错误
由于一些隐藏的因素当时没有显示出来之后发现的或者由第一类错误导致发生的错误。第一类错误(typeⅠerror),Ⅰ型错误,拒绝了实际上成立的H0,即错误地判为有差别,这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。其
概率
大小用即检验水准用α表示。α可取单尾也可取双尾。假设...
第一类错误和第二类错误
的区别和联系
答:
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正确的,但我们基于样本数据得出的结论却没有拒绝原假设。换句话说,我们错误地认为观察到的数据与原假设相符。这种错误的
概率
通常用1减去显著性水平(1-α)来表示。
第一类错误和第二类错误
之间存在着权衡关系。当我们试图减小犯第一类...
如何理解
第一类错误和第二类错误
?
答:
第一类错误
是指拒绝了实际上成立的原假设,为“弃真”的错误,用α表示。显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的
概率
,用α表示。(定义摘自百度知道)两种尽管通常的表示相同,但意思不同。第一类错误的概率是由假设本身的设置方式,事件本身的属性来决定的,跟显著性水平不是直接的关系...
什么是
第一类错误
、
第二类错误
?
答:
第二类错误
(typeⅡ error)。Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0 ,也就是错误地判为无差别,这类取伪的错误称为第二类错误。第二类错误的
概率
用β表示,β的大小很难确切估计。当样本例数固定时,α愈小,β愈大;反之,α愈大,β愈小。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...
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