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假设性检验的α值相关问题
在
假设检验
中,如何理解指定的显著性水平
α
?
答:
【答案】:我们希望所作的
检验
犯两类错误的概率尽可能都小,但实际上这是不可能的,当样本容量n固定时,一般地,减少犯其中一类错误的概率就会增加犯另一类错误的概率,因此,通常的做法是只要求犯第一类错误的概率不大于指定的显著水平
α
,因而根据小概率原理,最终结论为拒绝H0较为可靠,而最终判断接受...
在
假设检验
中,显著性水平
α
的意义是( )。
答:
【答案】:A
假设检验
依据的是样本提供的信息,由于样本信息的不完备性,据此所作的判断不可避免地会犯错误。当实际上H0为真时仍可能做出拒绝H0的判断,就可能犯弃真(第Ⅰ类)错误。α实际上就是犯弃真错误的概率,即P{拒绝H0|H0为真}=α。
在
假设检验
中,
α
错误与β错误有何关系?
答:
【答案】:
α
错误与β错误是
假设检验
中的两类错误,二者的关系如下: (1)α错误 α错误是指在原假设H0本来为真的情况下,检验统计量的观测值落入否定域而拒绝H0,接受H1而发生的错误。α错误是假设检验术语,与“β错误”相对,亦称“第一类错误”、“第Ⅰ型错误”、“弃真错误”。在H0为真时,...
假设检验
中显著性水平a是第一类错误发生的概率,请问显著性水平a与检验...
答:
α是犯第一类错误(弃真)的概率,犯错概率越小,自然显著性水平越高,因为这里显著性是指原假设不成立的显著性。例如线性回归中系数的
检验
,原假设为系数beta=0,这里对应的显著性意思是beta显著地不为0。
假设检验
中a和p的区别
答:
假设检验
中
α
和p的区别如下:1、定义不同 α(
阿尔法
)是显著性水平,通常表示在原假设为真的情况下,拒绝原假设所要承担的风险水平。它是一个预先设定的固定值,用于控制假阳性错误(第一类错误)的概率。p值表示观察到的效应或结果在统计学上是否显著的概率。具体来说,它是样本统计量与临界值之间...
如何理解
假设检验
中显著性水平
α
的含义?
答:
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。显著性是对差异的程度而言的,程度不同说明引起变动的原因也有不同:一类是条件差异,一类是随机差异。它是在进行
假设检验
时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。概念 假设检验是围绕对原假设内容的审定而展开的。如果原...
在统计
假设检验
中,对
α
和β错误的描述正确的有( )
答:
两类错误的关系:①
α
+β不一定等于1,α错误和β错误是在两个前提下的概率,α是拒绝时犯错误的概率(这时前提是“为真,);β是接受时犯错误的概率(这时前提是“为假”)。②在其他条件不变的情况下,α与β不可能同时减小或增大,两个总体的关系若是确定的。α增大,β就减小;α减小,β就...
α
在
假设检验
中代表什么意思?
答:
α
表示原假设为真时,拒绝原
假设的
概率。显著性水平是在进行
假设检验
时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中,依据显著性水平大小把概率划分为二个区间,小于给定标准的概率区间称为拒绝区间,大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间,原假设成立而无显著性差异;事件属于拒绝区间,...
应用统计学为什么有的题目在
假设检验
时没给出
α的值
,有的给了
答:
由于样本的随机性,作
假设检验
判断时可能产生两类错误。第一类错误是当原假设为真时,由于样本的随机性,使样本观测值落在拒绝域中,从而做出拒绝原
假设的
决定,这类错误称为第一类错误,其发生的概率称为犯第一类错误的概率,也称为弃真概率,记为
α
;第二类错误是当原假设为假时,由于样本的随机性,...
假设检验的
步骤是否有犯错误的可能?如果有,错误的概率是多少?_百度...
答:
假设检验的
步骤有可能犯错误,错误的概率取决于显著性水平
α
。假设检验的步骤包括:提出原假设和备择假设 确定显著性水平α 计算统计量 根据统计量和显著性水平,作出决策 其中,第2步确定的显著性水平α表示原假设为真时,拒绝原假设的概率。因此,如果原假设为真,但检验结果拒绝了原假设,犯错误的概率...
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