假设检验过程中可能犯的错误有两类,犯第一类错误的概率称为

假设检验过程中可能犯的错误有两类,犯第一类错误的概率称为

28.检验效能：1-β称为检验效能(power of test),它是指当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发现该差异的能力。29.检验水准：是预先规定的，当假设检验结果假设检验可能犯的两类错误介绍如下：第工类错误即当原假设H 0 本来为真，却错误地否定了，这种否定真实原假设的错误

第一类错误出现的原因在进行假设检验时，我们会抽取一个样本进行检验，但是由于个别样本可能是特殊的，不管你的抽取方式有多么科学，你抽取的样本特性可能与整体相差很远，也就是说，由假设检验：可能性实际上，H0 只有两个选项——它可以是True 或False。同样，根据观察到的数据，我们只能得出两个可能的结论——我们可以拒绝H0 或不拒绝H0。其实这就变成了一个

回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关多重共线性带来的问题有可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回归系数的正负号第一类错误：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。二者的关系：当样本例数固定时，α愈小

（1）含义：弃真错误也称为第一类错误，是指原假设是正确的，但检验的结果却否定了原假设，把真的当成假的给拒绝了。（2）弃真的原因：原假设是正确的，而抽出的样本又恰恰是在小概率区间。也就第一类错误：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

1. 两类错误第I类错误，⼜称α错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。犯第I类错误的概率⼀般记为α。第II类错误，⼜称β错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。犯第II类1、假设检验中，P值是拒绝原假设的最小显著性水平。A:错B:对2、对于假设检验中的两类错误，下面陈述错误的是() A:犯两类错误的概率此消彼长B:备择假设为真时不可能犯第一类