假设检验犯第一类错误的概率,假设检验原假设老设错

假设检验犯第一类错误的概率,假设检验原假设老设错

如下图的单侧假设检验，当统计量大于2时，我们就可以拒绝H0,此时我们犯第一类错误地概率就是α,就是零假设是真的，我们却拒绝了它。当设定了显著性水平后，α就定了，一般为0.05,所以统犯第一类错误的概率越小，则犯第二类错误的概率越大，犯第二类错误的概率越小，则犯第一类错误的概率越大。原假设和备择假设不能随意互换位置，原假设是人们经验上认为正常的

第⼀类错误（typeⅠerror），Ⅰ型错误，拒绝了实际上成⽴的，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。假假设检验第二类错误的概率的求法在假设检验中，犯第一类错误的概率为0.01,则在原假设H0成立的条件下，接受H0 的概率为___. 假设检验中犯第一类错误的概率和第二

我们就犯错了（第一类错误：H0实际为真而拒绝H0），所以，此时犯错的概率就等于抽中次品的概率。一般地，假设检验可能犯的错误有如下两类：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

弃真错误(第一类错误、α \alphaα错误):指原假设为真，但通过样本估计总体后拒绝了原假设。该错误的概率记为α \alphaα,这个值也是显著性水平，在假设检验前会规定该值的大小取伪犯第一类错误的概率不一样。例如α=0.05 和α=0.01，一个假设检验结果的为P=0.003，两者都是

假设检验中，给的显著水平alpha实质上是犯第一类错误的概率，那为什么不给犯第二类错误的概率beta呢？解释如下(正态分布为例): 首先，参数假设检验实际上也是一种参在假设检验中，通常犯第一类错误的概率称为置信水平。) 点击查看答案