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第一类错误的含义
下述为
第一类错误的
定义
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。第二类错误(Ⅱ类错误)也称为β错误,是指虚无假设错误时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。
什么是统计检验中的两类
错误
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...
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。
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)...
《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...
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...
什么是
第一类错误
,第二类错误
答:
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.假设检验时可根据研究目的来确定其大小,一般取0.05,当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误..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
第一类错误
和第二类错误?
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...
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)...
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