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第一类错误指的是什么
下述为
第一类错误的
定义
答:
第一类错误:原假设是正确的,却拒绝了原假设
。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...
第一类错误
与第二类错误
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...
在假设检验中有两类错误,其中
第一类错误是
指( )。
答:
第一类错误,又称
弃真错误
,
是指拒绝正确零假设的错误
;第二类错误,又称取伪错误,是指当备选假设正确时反而说零假设正确的错误。
什么是第一类错误
,第二类错误,它们有什么区别?
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...
《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,
“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,接受了...
在假设检验中,
第一类错误是
指
答:
在假设检验中,
第一类错误是
指:当原假设正确时拒绝原假设。假设检验(hypothesis testing),又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法,也是一种最基本的统计推断形式,其基本原理是先对总体的特征...
《统计学》中“
第一类错误
”和“第二类错误”分别是
指什么
?
答:
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。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0,为“存伪”的错误,其概率通常用β表示。β只能取单尾...
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...
统计学 论述
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。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...
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