假設檢驗的兩類錯誤

棄真錯誤也叫第i類錯誤或α錯誤：它是指 原假設實際上是真的，但通過樣本估計總體後，拒絕了原假設。明顯這是錯誤的，我們拒絕了真實的原假設，所以叫棄真錯誤，這個錯誤的概率我們記為α。這個值也是顯著性水平，在假設檢驗之前我們會規定這個概率的大小。

取偽錯誤也叫第ii類錯誤或β錯誤：它是指 原假設實際上假的，但通過樣本估計總體後，接受了原假設。明顯者是錯誤的，我們接受的原假設實際上是假的，所以叫取偽錯誤，這個錯誤的概率我們記為β。

我們把第一類錯誤出現的概率用α表示。這個α，就是significance level。一般選擇5%，即保證第一類錯誤的概率不超過5%。

假設檢驗中的兩類錯誤

在假設檢驗中，出現錯誤的型別有兩種 第一類錯誤 棄真錯誤 原假設為真時拒絕原假設 概率為 第二類錯誤 取偽錯誤 原假設為偽時接受原假設 概率為 h0為真 h0為假 接受h0 正確 1 第二類錯誤 拒絕h0 第一類錯誤 正確 1 第一類錯誤出現的原因 在進行假設檢驗時，我們會抽取乙個樣本進行檢驗，但是...

AB測試 假設檢驗的兩類錯誤

在假設檢驗中，由於樣本資訊的侷限性，所產生的錯誤。原假設h0正確，但檢驗結論不滿足顯著性水平要求 p value 進而拒絕了原假設h0。犯i類錯誤的概率記為 原因 進行假設檢驗時，我們假定小概率事件在一次抽樣過程中是不會發生的。但實際上，小概率事件 樣本中存在極端資料 仍有發生的可能。因此，當小概率...

統計學假設檢驗的兩類錯誤

我們之前 了假設檢驗的基本思想，現在我們來介紹下兩類錯誤。假設檢驗的最終目的是 去偽存真，那麼它對應的兩類錯誤就是棄真存偽。接受或拒絕h0，都可能犯錯誤i類錯誤 棄真錯誤，發生的概率為 ii類錯誤 取偽錯誤，發生的概率為 為了更形象點說明這兩類錯誤，我們看下下面這個 對於正常情況下對於上面例項的假設...