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第一类错误的含义
假设检验中什么是
第一类错误
?
答:
而实际上这些极端数值可能是由于偶然因素或抽样误差引起的。如果研究者基于这些极端数值作出结论并拒绝虚无假设,就会犯下第一类错误。采用决策标准较宽松:决策标准的选择在假设检验中非常重要。如果研究者选择了较宽松的决策标准(较高的显著性水平),就会增加拒绝虚无假设的概率,从而增加犯
第一类错误的
风险...
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...
在假设检验中的
第一类错误
是指什么?
答:
而实际上这些极端数值可能是由于偶然因素或抽样误差引起的。如果研究者基于这些极端数值作出结论并拒绝虚无假设,就会犯下第一类错误。采用决策标准较宽松:决策标准的选择在假设检验中非常重要。如果研究者选择了较宽松的决策标准(较高的显著性水平),就会增加拒绝虚无假设的概率,从而增加犯
第一类错误的
风险...
何谓
第一类错误
?
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...
在假设检验中
第一类错误
是指
答:
而实际上这些极端数值可能是由于偶然因素或抽样误差引起的。如果研究者基于这些极端数值作出结论并拒绝虚无假设,就会犯下第一类错误。采用决策标准较宽松:决策标准的选择在假设检验中非常重要。如果研究者选择了较宽松的决策标准(较高的显著性水平),就会增加拒绝虚无假设的概率,从而增加犯
第一类错误的
风险...
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)...
在统计推断中所发生的第I类
错误
是什么?
答:
第二类错误:是指在进行假设检验时,原假设不正确,然而未能拒绝原假设的错误。
第一类错误
和第二类
错误的
区别: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...
第一类错误
是什么
意思
?
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...
统计推断中所发生的
第1类错误
答:
第二类错误:是指在进行假设检验时,原假设不正确,然而未能拒绝原假设的错误。
第一类错误
和第二类
错误的
区别: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...
做假设检验时为什么要犯两种
错误
?
答:
实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做假设检验的时候会犯两种错误:第一,原假设是正确的,而你判断它为
错误的
;第二,原假设是错误的,而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为
第一类错误
(Type I error)和第二类错误(Type II error)。第一类错误:原假设是正确的...
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