假设检验中的两类错误

最新推荐文章于 2024-08-22 19:19:03 发布
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#数理统计 #假设检验

本文深入探讨了假设检验中的两类错误——第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误）。理解这两类错误对于科学实验和数据分析至关重要。正确识别并控制这些错误能帮助我们做出更准确的决策。
H0H_0H0​ 真H0H_0H0​ 不真
拒绝 H0H_0H0​犯第一类错误,弃真错误正确
接受 H0H_0H0​正确犯第二类错误,取伪错误
精选资源
假设检验的经验size和power_假设检验_
10-03
总结起来，假设检验中的第一类错误和功效是衡量检验性能的关键指标，而通过模拟可以计算出这些指标在实际应用中的表现。"假设检验的经验size和power.R"文件提供了利用R语言进行此类计算的方法，这对于科研人员在实验...
统计学假设检验的两类错误
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Andy_shenzl的博客
08-07 4万+
1、两类错误的解释 我们之前探讨了假设检验的基本思想，现在我们来介绍下两类错误。 假设检验的最终目的是：去伪存真， 那么它对应的两类错误就是弃真存伪。 接受或拒绝H0，都可能犯错误 I类错误——弃真错误，发生的概率为α II类错误——取伪错误，发生的概率为β 为了更形象点说明这两类错误，我们看下下面这个图片： 对于正常情况下对于上面实例的假设检验应该为： H...
假设检验与两类错误
cl2010abc的专栏
04-07 2070
首先从一个例子引出假设检验的思想假如一个盒子装了红白球共100个，张三说里面有99个是白球，现在从盒子中任取一球，结果取出的是红球，问张三的说法对吗？对于这个问题，我们可以采取如下的思路来解决，先假定张三说的对，那么取出红球的概率p红球1100p(红球)=1/100p红球1/100，也就是一次抽样取出红球是小概率事件，但现在一次抽样抽出红球，与小概率事件实际不符，所以我们认为原来的假定为假，这个盒子中不可能有99个白球。
【统计学习】5分钟了解假设检验中的第一类错误和第二类错误
小哲的博客
04-02 2万+
假设检验是数据科学中一个非常重要的概念。统计的力量使我们能够对总体做出假设，观察数据样本以使我们能够拒绝或不拒绝我们的假设并得出结论。假设检验有两种可能的错误——Type-I错误和Type-II错误。假设一个中性 H0 → 观察数据（将观察到的 P 值与预先确定的 alpha 水平进行比较）→ 拒绝或不拒绝 H0。Type-I错误：False-PositiveType-II错误：False-NegativeType-I 和 Type-II 错误相互影响相反。减少一个总是增加另一个，反之亦然。
假设检验中两类错误的几何解释 (2007年)
04-28
以正态分布为例，提出了一种假设检验问题中两类错误及有关问题的几何解释，使某些结论更直观。
AB测试 - 假设检验的两类错误
Shine_YD的博客
04-04 4173
假设检验两类错误
【面试】在假设检验中，解释一下如何降低第一类错误，并且如何同时降低第一类和第二类错误
最新发布
Lewiz_124的博客
08-22 2879
1.1 第一类错误（Type I Error）第一类错误是指在假设检验中，错误地拒绝了实际上为真的原假设（H0H_0H0​通常用显著性水平α\alphaα来表示第一类错误发生的概率。如果我们在进行药物试验，假设H0H_0H0​是“药物对治疗无效”，那么第一类错误的例子是：实际上药物无效，但我们错误地得出结论认为药物有效。1.2 第二类错误（Type II Error）第二类错误是指在假设检验中，未能拒绝实际上为假的原假设（H0H_0H0​通常用β\betaβ。
假设检验的两类错误及功效
weixin_42027584的博客
07-17 8598
一、为什么会有假设检验的两类错误？ 由于假设检验是根据有限的样本信息对总体作推断，不论做出哪种推断结论（拒绝原假设H0和不拒绝原假设H0），都由可能因为抽样等原因发生错误。 二、假设检验的两类错误 1. 第I类错误 实际情况和H0一致，仅由于抽样误差拒绝H0，导致推断结论错误，称为第I类错误，假阳性。犯第I类错误的概率可以用α来控制，一般常取0.05或0.01。当α=0.05，表示：如果H...
一文详解假设检验、两类错误和p值
weixin_43823338的博客
08-20 1万+
我们在生活中会遇到很多带有不确定性的问题，比如什么样的男孩子更容易找到女朋友，拥有什么样的品质更易成功。科学方法告诉我们，面对这些问题，要“大胆假设，小心求证”。而假设检验就是这样的一套方法论。 假设检验的定义 假设检验又很多不同角度的定义，比较偏统计学理论的定义说假设检验是先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。百度百科从假设检验的原理出发，说假设检验用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法，这句话的含义就是我观察到的样本数据与我的假设之
假设检验中两类错误及最小样本量计算
Queen0911的博客
12-18 1万+
​ 案例：   在互联网这个行业，大家会对产品、排序模型、机制策略等模块不断地进行迭代/创新，来提升整个App的用户体验。那么，怎样能够确认这些模块的迭代/创新是有效性的呢？   大部分公司都会创建一套自己的AB实验系统，通过预先设立的实验生命周期，以及实验所需达到的最小样本量，结合严谨的去异常逻辑和统计学假设检验方法，最终获得一份实验报表，来衡量本次的迭代/创新是否置信有效。   通常考察的效率指标，比方说有：用户下单时长是否降低？点击率(CTR)、 订单成交率(CVR)、独立访客数(UV)、订单数(Or
深入理解假设检验的两类错误和功效
ofoliao的博客
11-18 2768
进行假设检验时，由于数据的随机性，所作出的决策可能会有： 第 I 类错误(拒真)：H0H_0H0​为真时错误地拒绝了零假设。第 III 类错误的最大概率记为 α\alphaα。 第 II 类错误(受伪)：H0H_0H0​为假时错误地没有拒绝零假设。第 IIIIII 类错误的最大概率记为 β\betaβ。 H0H_0H0​ Do not reject H0H_0H0​ Reject H0H_...
统计学学习日记：L9-假设检验
qq_32833675的博客
10-24 3226
一、假设 1.对总体参数得到数值所作的一种陈述 总体参数包括总体均值，比例，方差等 分析之前必须陈述 2.事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立 3.有参数假设检验和非参数假设检验 4.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理（小概率事件在一次事件中是不可能发生的，一般认为小于等于0.05） 二、原假设 1.待检验的假设，又称“0假设” 2.研究者想收集证据予以反对的假设 3.总是有等号=，≤或≥ 4.表示为H0 ...
统计基础：3.2_假设检验的两类错误
qq_34120015的博客
05-11 8230
假设检验中的两类错误1、Ⅰ类错误和Ⅱ类错误2、α和β的计算3、α和β的关系4、两种错误的危害比较5、如何同时控制两类错误 1、Ⅰ类错误和Ⅱ类错误   由于抽样的随机性，利用小概率原理对H0是否成立作为判断时，难免会犯两类错误。 第一类错误（α错误/弃真错误）：原假设为真时拒绝原假设   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（β错误/取伪错误）：原假设为假时接受原假设   可能产生原因：1、实验设计不灵敏；2、。 2、α和β的计算 α 错误概率计算   由实际推断
统计检验两类错误
qq_40932139的博客
11-03 6516
1.两类错误解释 1.假设检验的最终目的是：去伪存真， 那么它对应的两类错误是弃真、存伪。 H0：原假设（无明显差异，正常情况大概率事件），H1：备选假设，原假设不成立时的替换 第一类错误（α），Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0 ，即错误地判为有差别。α取0.05，表示当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误。 第二类错误（β），Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错...
在统计学中_我来尝试给你讲清统计学中的假设检验和两类错误
weixin_33520952的博客
12-30 2370
学习过统计的同学一定对“两类错误”不会陌生，但是否已经完全理清了其中的逻辑，想必要打一个问号了。希望我今天能“不辱使命”，用你听得懂的语言给你讲清楚这整套内容。1. 从玩色子看假设检验到底在干嘛首先，两类错误是出现在假设检验过程中的，所以我们得先弄明白假设检验到底在做什么。简单举一个赌桌上的例子。看完周润发的《赌神》之后，朋友小金也来到赌场赌色子，一个色子，买单双号：1、3、5为单，2、4、6为双...
统计假设测验------（一）基本原理（假设测验的两类错误）
我不爱机器学习的博客
08-21 8165
1、导论： 一个试验相当于一个样本，由一个样本平均数可以对总体平均数做出估计，但样本平均数是因不同样本而变化的，即样本平均数有抽样误差。用存在误差的样本平均数来推断总体，其结论并不是绝对正确的。把试验的表面效应与误差大小相比较并由表面效应可能属于误差的概率（抽样分布）而做出推论的方法称为统计推断。计算表面效应由误差造成的概率首先必须假设表面效应是由误差造成的，有了事先的假设，才能计算概率，这种先...
假设检验中两类错误和显著性水平是什么
06-11
假设检验中涉及到两种类型的错误：第一类错误和第二类错误。 第一类错误是指，在零假设为真的情况下，拒绝零假设的错误概率。通常将其称为“假阳性”，因为拒绝零假设意味着我们认为有显著的效应或关联性，但实际上并不存在。显著性水平（significance level）是控制第一类错误概率的指标，通常用α表示。例如，当α=0.05时，我们将第一类错误的风险限制在5%以内，即我们允许在5%的情况下，错误地拒绝零假设。 第二类错误是指，在零假设为假的情况下，接受零假设的错误概率。通常将其称为“假阴性”，因为接受零假设意味着我们认为没有显著的效应或关联性，但实际上存在。通常用β表示第二类错误的概率，而1-β则称为“功效（power）”，表示拒绝零假设的正确概率。
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