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二类错误名词解释
什么是一类错误、
二类错误
?
答:
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
。
二类错误
是什么?
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...
什么是两类
错误
?为什么要对其控制?
答:
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,自然希望犯这两类错误的概率都很小。当样本容量n固定时,α...
二类错误
是指
答:
第二类错误:是指在进行假设检验时,原假设不正确,然而未能拒绝原假设的错误
。一类错误:又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想,依据样本统计量作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,...
一类错误与
二类错误
的区别是什么?
答:
二类错误指的是在实际情况下,备择假设(Alternative Hypothesis,通常表示有效果或有关联)为真,但是经过假设检验得出未能拒绝原假设的结论
。换句话说,二类错误是未能发现一个实际上存在的效应或关联。3. 区别:方向不同: 一类错误涉及到对无效效应的错误拒绝,而二类错误涉及到对有效效应的错误未拒绝。...
什么是第
二类错误
?
答:
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想,依据样本统计量作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,错误分为两类。2、第二类错误,
Ⅱ型错误
,接受了实际上不成立的H0 ,也...
什么是第一类错误和第
二类错误
?
答:
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型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...
第
二类错误
指的是
答:
在进行假设检验时,第
二类错误
指的是错误地接受了原假设,即尽管原假设是错误的,但检验却没有拒绝它。这种错误通常用β表示其概率,而且相较于第一类错误,第二类错误的概率更难以准确估计。第一类错误,也称为Ⅰ型错误,是指错误地拒绝了实际上正确的原假设,这种情况被称为“弃真”错误,其概率用α...
什么是第一类错误和第
二类错误
?
答:
1. 第一类错误,又称为I型错误,发生在原假设实际上正确的情况下,却错误地拒绝了原假设。2. 第二类错误,
又称为Ⅱ型错误
,发生在原假设实际上是错误的情况下,却未能拒绝原假设。3. 第一类错误的概率通常用α表示,代表显著性水平。α可以设定为单侧或双侧,通常取值为0.05或0.01。4. 第二类...
《统计学》中“第一类错误”和“第
二类错误
”分别是指什么?
答:
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型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...
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