假設檢驗的目的是要根據樣本信息作出決策。顯然,研究者總是希望能作出正確的決定,也就是當原假設正確時沒有拒絕他。但是由於決策是建立在樣本信息的基礎之上,而樣本又是隨機的,因而就有可能犯錯誤。假設檢驗過程中可能發生以下兩類錯誤:
當原假設為真時拒絕原假設,所犯的就稱為第一類錯誤,又稱棄真錯誤,即α錯誤;
當原假設為假時沒有拒絕原假設,所犯的就是第二類錯誤,又稱取偽錯誤,即β錯誤。
顯然,研究者總是希望能作出正確的決定,也就是當原假設正確時沒有拒絕他。 當原假設為真時拒絕原假設,所犯的就稱為第一類錯誤,又稱棄真錯誤; 當原假設為假時沒有拒絕原假設,所犯的就是第二類錯誤,又稱取偽錯誤。
假設檢驗的目的是要根據樣本信息作出決策。顯然,研究者總是希望能作出正確的決定,也就是當原假設正確時沒有拒絕他。但是由於決策是建立在樣本信息的基礎之上,而樣本又是隨機的,因而就有可能犯錯誤。假設檢驗過程中可能發生以下兩類錯誤:
當原假設為真時拒絕原假設,所犯的就稱為第一類錯誤,又稱棄真錯誤,即α錯誤;
當原假設為假時沒有拒絕原假設,所犯的就是第二類錯誤,又稱取偽錯誤,即β錯誤。
第018個錯誤 第028個錯誤 第031個錯誤
圖書信息 內容簡介 目錄兩類錯誤(errors of two kinds),統計學的基本概念之一,指假設檢驗中可能出現的棄真納偽的錯誤。
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