数理统计（07)-假设检验

原创 已于 2022-10-15 19:47:00 修改 · 836 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#学习

于 2022-10-15 10:48:29 首次发布
本文介绍了一种计算统计学中两类错误概率的方法。首先探讨了如何计算犯第一类错误的概率，接着详细介绍了当存在两个不同u值时计算犯第二类错误的概率的具体步骤。

713a1188b09c4b17a07f772cf3f6a9c3.png

解:

1.计算犯第一类错误的概率，由于只有一个u值，可直接按照书上的公式计算。

75447e7019f94ad2915cf231ecda30c9.png

 2.在计算犯第二类错误的概率时，由于有两个不同的u值，u1=6.u2=6.5,

f0eabb8da35c4816b36eeaced5143c8e.jpg​​​​​​​可用如下方法计算。详细步骤如下:

8923e806b3654360a88775ecf7832c12.jpg

cathyldt
关注
数理统计之 - 假设检验1
4AM_明朝百晓生
07-20 4971
前言： 前面讲过置信区间，置信度的概念，这里假设检验也很容易理解 目录 1： 假设检验基本概念 2： 假设检验 假设如何设定 3： 假设检验步骤 4： 假设检验类型 一 假设检验的基本概念 假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总...
概率论与数理统计-第7章 假设检验
rc4gyyc的博客
01-11 727
假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法，为了检验一个假设H,是否正确，首先假定该假设H正确，然后根据抽取到的样本对假设H作出接受或拒绝的决策，如果样本观察值导致了不合理的现象发生，就应拒绝假设H,否则应接受假设H。
统计基础：3.2_假设检验的两类错误
qq_34120015的博客
05-11 8313
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
#数据分析知识点--假设检验&第一二类错误
beginerToBetter的博客
06-10 7125
1.假设检验&第一第二类错误 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 假设检验的基本逻辑就是：我们为了解决一个疑问，就先做一个假设，然后在这个假设的基础上推测已经发生了的事情的概率，如果这个概率低于我们设定的参考值（如0.05），则我们就拒绝假设；而如果这个概率大于0.05，则我们就没有理由来拒绝原假设。 假设检验的步骤： 提出原假设与备择假设 从所研究总体中抽取随机样本 构造检验统计量 根据显著性水平确定拒绝域临界值 计算检验统计量与临界值进行比较 做假设检
概率统计23——假设检验理论（2）
我是8位的
03-27 3554
假设检验实际上是用反证法做出非对即错的判断：先假定原假设是对的，然后将抽样数据代入相应的分布中去验证，观察原假设的数值是落在接受域还是拒绝域，由此做出是接受还是拒绝原假设的判断。 值得注意的是，不同于以往严格的数学证明，假设检验是建立在小概率事件原理的基础之上。由于小概率事件也有可能发生，因此并不能百分之百确定原假设一定不成立，也就是说，原假设也有判断错误的时候。 两种错误类型 假设检验有两...
简单理解：第一类错误，第二类错误，统计显著性，空假设和P值
qq_44685030的博客
11-24 1万+
目录第一类错误（Type I error）第二类错误（Type II error）统计显著性（ Statistical significance）空假设H0（Null hypothesis）P值（p value）参考 第一类错误（Type I error） 第一类错误，就是我们所说的假阳性结论（FP, False Positive）。例如，统计测试说路人甲有新冠，它很危险，但实际上它没有，只是发烧了，这就是一个FP。 第二类错误（Type II error） 第二类错误，就是我们所说的假阴性结论（FN, F
12.9 假设检验中的两类错误
最新发布
Leroi64的博客
05-20 1593
在假设检验中，存在两类错误：第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误）。第一类错误是指原假设为真时错误地拒绝原假设，其概率为显著性水平α；第二类错误是指原假设为假时未拒绝原假设，其概率为β。两类错误之间存在权衡关系，降低α会导致β升高，反之亦然。检验效能（Power）为1-β，表示正确拒绝原假设的概率。实际应用中，可通过调整α、增大样本量或改进实验设计来控制两类错误。常见的误区包括过度依赖α=0.05作为安全阈值，以及忽略效应量对β的影响。理解两类错误的底层逻辑有助于在不同场景下合理平衡误判与漏检的风险
概率论与数理统计-假设检验
02-09
假设检验是概率论与数理统计中的核心概念，主要用于在数据有限的情况下，判断一个总体的特定参数是否符合预设的假设。在这个过程中，我们通常设定两个对立的假设：零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常是默认的...
精选资源
研究生课程-数理统计答案-高清word版
12-17
“研究生课程-数理统计答案-高清word版”是数理统计方面的研究生课程答案，涵盖了数理统计的基本概念、理论和应用，包括随机变量、概率分布、统计估计、假设检验等内容。 资源摘要信息中涵盖的知识点包括： 1. ...
概率论与数理统计教程(七)-假设检验02-1：正态总体参数假设检验01
u013250861的博客
02-11 1156
§ 7.2 正态总体参数假设检验 本节对正态总体参数 μ\muμ 和 σ2\sigma^{2}σ2 的各种检验分别进行讨论. 7.2.1 单个正态总体均值的检验 设 x1,x2,⋯ ,xnx_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}x1​,x2​,⋯,xn​ 是来自 N(μ,σ2)N\left(\mu, \sigma^{2}\right)N(μ,σ2) 的样本, 考虑如下三种关于 μ\muμ 的检验问题: I H0:μ⩽μ0 vs H1:μ>μ0, II H0:μ⩾μ0 vs H1:μ
精选资源
自考概率论与数理统计第八章假设检验PPT课件
03-10
在自考概率论与数理统计的第八章中，重点讲解了假设检验的基本思想、方法和应用，包括总体均值的假设检验、正态总体方差的假设检验以及单边检验等。 首先，假设检验的基本思想是先对总体参数提出一个假设，通常是...
【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。
概率统计·假设检验【正态总体均值的假设检验、正态总体方差的假设检验】
qq_61786525的博客
02-09 8693
以假为真。
假设检验与两类错误
cl2010abc的专栏
04-07 2115
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。
概率论假设检验第一类错误与第二类错误的关系
m0_73973968的博客
05-19 4654
当样本容量不变时，如果要求第一类错误概率越小（即α越小），则第二类错误概率（即β）就会越大；因此，研究人员必须根据具体情况权衡两类错误的相对重要性，并相应地确定显著性水平（即α的大小）。在假设检验中，第一类错误和第二类错误的概率分别用α和β表示。（也称为α错误或弃真错误）发生在原假设实际上成立的情况下，但检验结果却拒绝了这个假设。（也称为β错误或取伪错误）发生在原假设实际上不成立的情况下，但检验结果却接受了这个假设。中两个重要的概念，它们分别指在假设检验过程中可能出现的两种不同类型的错误。
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
《概率论与数理统计》之 typeⅠ、typeⅡ（第一类错误和第二类错误）理解
敲代码的quant的博客
06-25 2万+
假设检验 假设检验（hypothesis testing） 维基百科中对 Type Ⅰ和 Type Ⅱ error的解释是： type I error is the rejection of a true null hypothesis (also known as ‘False Positive’) type II error is failing to reject a false null...
统计学第一类错误和第二类错误
热门推荐
漫游学海之旅
11-22 5万+
统计学中存在两类错误这两类错误主要是在统计学假设检验中所出现的，因此，先要了解假设检验的基本概念。 假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0H_0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0H_0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显
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
概率论与数理统计：右侧假设检验
"这篇资料主要涉及概率论与数理统计中的右侧假设检验问题，特别是针对均值的检验。讨论了零假设（H0）和备择假设（H1），其中H0设定为均值等于或小于某个特定值，而H1则认为均值大于这个值。文中提到，通过计算统计...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值