i類錯誤是指在無效假設是真的時候，結果是顯著的，第一類錯誤的可能性經常用a表示，並且該值的資料分析前就確定，在質量控制中，第一類錯誤被叫作生產者風險，因為你在乙個產品符合規範要求的情況拒絕了它
簡單來說就是不能拒絕原假設的時候拒絕了原假設
如果我們想回答這樣乙個問題：「當備擇假設實際上是正確的時候，我們有多大可能拒絕原假設」，換句話說，我們檢測出真實效果的可能性是多少？我們面臨著乙個不同的問題。要回答這些問題我們需要備擇假設
第二類錯誤是，儘管無效假設是錯誤的，但是結果不是很顯著，在質量控制中，第二類錯誤被叫作消費者風險，因為消費者獲得了不符合要求的產品
總而言之，第二類錯誤是乙個「健康」的診斷，雖然這個患者患有癌症，但是處在初發期，不夠顯著
這種錯誤的概率常常被稱作β，乙個檢驗的「效能」被定義為（1-β）x100，並且這也是正確的接受備擇假設的概率
假設檢驗 假設檢驗學習筆記
在實際工作和研究中，往往只能獲得資料的一部分，通常指這個資料為樣本，而通過樣本對整體的估計被稱為假設檢驗。樣本是從整體中選取的較小集合，中心極限定律 樣本的均值約等於總體的均值 不管整體什麼分布，任意乙個總體的樣本均值都會圍繞在總體的均值周圍，且呈正太分布。關鍵資訊 樣本的均值等於總體的均值 樣本的...
假設檢驗 到底該怎麼理解假設檢驗？
學過統計學或概率論的同學，對 假設檢驗 這個詞一定不陌生。因為期末考試的卷子裡必定會考一道這種題，那個時候，我其實對假設檢驗的流程並不是很理解，不過幸好流程簡單，照葫蘆畫瓢，套一套格式就能答對。那假設檢驗到底是個什麼東西？先上一道假設檢驗的例題，回憶一下假設檢驗的流程，找一下當初的感覺。某工具機廠加...
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...