B:备择假设为真时不可能犯第一类错误 C:原假设为真时不可能犯第二类错误 D:犯两类错误的概率之和为1 3、样本量不变,提高检验功效,犯第二类错误的概率会( ) A:增大 B:减小 C:...
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假设检验的四种情况 |
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
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标签: 假设检验原假设老设错
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