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犯第一类错误的概率怎么求
什么是
第一类错误
,第二类错误,
怎么
计算?
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...
第一类错误的
真实
概率怎么求
答:
第一类错误的真实概率求法:P(拒绝H0/H0为真)=α
。根据查询相关资料显示,当闷陵假设H0正确时,小概率事件也有可能发生,此时会拒绝假设H0。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蚂脊戚发生的概率α。
在假设检验中,
犯第一类错误的概率
等于什么?
答:
拒绝了实际上是成立的H0,这叫第一类错误或I型错误,第一类错误的概率用α表示,在假设检验时,根据研究者的要求来确定,如确定α=0.05,即第一类错误的概率为0.05。第一类错误详细介绍:我们在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,原假设是错误的,...
在处理统计检验h0:μ=200,h1:求
犯第一类错误的概率
答:
P(H0)=P(A)P(H0/A)+P(-A)P(H0/-A)=0
,01*0+0,99* 0,99/0,99=0,99 A 犯 第一类错误 -A 没犯第一类错误
什么是检验水准??
答:
用公式表示为第Ⅰ类错误的概率=P(拒绝H∣H为真)≤α
。在假设检验中,α的数值是事先确定的,一般取α=0.05或α=0.01(偶尔可取0.10),但α的数值不能主观随意确定,必须根据第Ⅰ类错误的危害性来决定。检验水准(Size of a Test):又称显著性水平(Significance Level),记作α,是指原假设...
求概率
论中
第一类错误概率
(α类
错误的概率
)和第二类错误概率(β类错误...
答:
α=P(平均值x拔≥14|H0成立)=1-PHI((14-12)根号25/5) (注意H0成立时,平均值x拔~N(12,1)=1-PHI(2)=1-0.9772=0.0228 β=P(平均值x拔<14|H1成立)=PHI((14-15)根号25/5) (注意H1成立时,平均值x拔~N(15,1))=Phi(-1)=1-Phi(1)=1-0.8413=0.1587 ...
一道关于假设检验两类常见
错误概率
计算的数学题
答:
第一类错误
H0为真,统计量落入拒绝域 H0为真时,X=Σxi~P(4),统计量落入拒绝域即X=Σxi=0
的概率
为e^(-4)第二类错误 H0不真,统计量不落入拒绝域 H0不真时,X=Σxi~P(2),统计量不落入拒绝域的概率为1-e^(-2)(注:该问题只有形式意义,因为H0和H1并没有构成对立事件)...
什么是
第1类错误
?
答:
7.若一项假设规定显著性水平为α=0.05,下面的表述正确的是( )。A.接受H0时的可靠性为95 B.接受H1时的可靠性为95 C.H0为假时被接受
的概率
为5 D.H1为真时被拒绝的概率为5 [答案] A [解析] 显著性水平α为
第Ⅰ类错误的
发生概率。当原假设为真时拒绝原假设,所
犯的
错误即为第一类错误...
统计学中
第一类错误
和第二类错误
答:
通过调整置信度,我们可以控制
第一类错误的概率
。假设备择假设是真实的,那么同样,一个样本的均值,有一定几率落入备择假设分布某区域且在原假设分布的接受域内,这种情况下,我们尽管接受了原假设,我们犯错的概率。如果计算第二类错误,必须知道备择假设的真实分布,否者第二类错误就是一个无法计算的...
假设检验
的概率
依据是
答:
解析:在一般的假设检验问题中,
犯第一类错误的概率
最大不超过α,但是由于备选假设往往不是一个点,所以无法算出犯第二类错误的概率(β)。一般情况下,人们认为犯第一类错误的后果更严重一些,因此通常会取一个较小的α值。假设检验 是利用反证法,依据样本统计量做出的统计推断,其推断结论有可能...
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