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假设检验中β表示什么
简述α型
错误
和
β
型错误以及两者的基本关系。
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,...
什么是假设检验中
的两类错误?
答:
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。因而犯了“弃真”
的错误
,称此为第一类错误,犯第一类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率α,即P{拒绝H0/H0为真}=α 2、当假设H0不正确,但一次抽样检验未发生不合理结果时,这时我们会接受H0,因而犯了“取伪”的错...
...比较的t检验为例,说明
假设检验中
两类
错误
α、
β
、1-β和P的含义...
答:
【答案】:假设检验中的第一类错误是指“拒绝了实际上成立的H0假设”时所犯的错误,
当H0成立时犯第一类错误的概率等于检验水准α
。假设检验中的第二类错误是指“不拒绝实际上不成立的H0假设”时所犯的错误,其概率通常用β表示,其大小与抽样误差大小及设定的检验水准α有关。1-β为假设检验的检验效能...
在
假设检验中
,1-
β是
指( )。
答:
原假设为伪却没有拒绝,犯这种错误的概率用β表示,
称为取伪错误
。因此,1-β是指拒绝了一个错误的原假设的概率。
假设检验中
的两类
错误
的两类错误
答:
假设检验及其两类
错误
是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出原假设和备择假设,原假设实际上是正确的,但做出的决定是拒绝原假设,此类错误称为第一类错误。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。因而犯了“弃真”的错误,称此为第一类错误,犯第一类错误的概率恰好...
假设检验中
的第一类错误和第二类错误分别
是什么
?
答:
统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test),即两个总体确有差别存在,而以α为检验水准,假设检验能发现它们有差别的能力。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...
什么是假设检验中
的两类错误?
答:
可能产生原因:1、样本中极端数值。2、采用决策标准较宽松。第二类
错误
(Ⅱ类错误)也称为β错误,是指虚无假设错误时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。可能产生的原因:1、实验设计不灵敏。2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。假设检验中的两类错误的状况:理论上,...
如何
假设检验中
第一类错误与第二类错误的关系?
答:
当假设检验拒绝了实际上成立的零假设时,所犯的
错误
称为第一类错误,其概率用α表示。当假设检验接受实际上不成立的零假设时,所犯的错误称为第二类错误,其概率用β表示。第一类错误解释:比如,某公司生产的100台手机里有5台是次品,所以次品率就是5%。但质检团队事先不知道这个信息,于是他们需要...
什么是
统计推断中两类错误
答:
或称I型
错误
.其二,原假设H。本来是不正确的,但判断H。为正确而产生错误,这是一种纳伪错误,在统计学中称为第二类错误,或称l型错误.它们统称为假设检验中的两类错误.这两类错误严重程度常用它们出现的概率来度量,犯第一类错误的概率常用其显著性水平a表示,犯第二类错误的概率常用β表示。
什么是
第二类错误?
答:
第二类
错误
是统计假设检验中的一种错误,也称为β错误,发生在接受虚无假设(H0)而拒绝研究假设(H1)时。影响第二类错误的因素包括以下几个方面:1、样本大小:较小的样本容量可能导致统计检验的能力降低,增加发生第二类错误的概率。2、效应大小:如果真实效应较小,即H0和H1之间的差异较小,那么检测...
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