1樓:匿名使用者
β稱為錯誤復接受零
假設的概率,1-β就是正確接受制備擇假設的概率bai,又du叫做統計檢驗力,zhiβdao是個變化的量,如果兩總體均數差異越大,那麼β越小,統計檢驗力越大。
第二個問題,在兩總體均數已確定的情況下,由於單側檢驗概率(0.5)大於一側的雙側概率(0.25),因此β會更小,1-β就會更大。
建議你將個兩個總體分佈的圖一起畫出來就看的更清楚
統計學第二類錯誤率怎麼計算
2樓:匿名使用者
統計學第二類錯誤率計算方法:用蒙特卡羅的方法,通過計算機來實現。
除非回能精
確地知道答統計量在對立假設下的分佈,不然的話,是沒法精確計算的。
統計學中第一類和第二類錯誤的定義和聯絡為:
假設檢驗中會犯兩種型別的錯誤:第一類錯誤是原假設是真實的,卻錯誤地拒絕了真實的原假設,叫作棄真錯誤,犯這類錯誤的概率用顯著性水平α表示;第二類錯誤是原假設是不真實的,卻接受不真實的原假設,叫做納偽錯誤,犯這類錯誤的概率用β表示。
在樣本容量(n)不變的前提下,兩者不能同時變小,減小α必然導致β增大;反之,減小β必然導致α增大,兩者呈反向變動關係。要同時減少α和β的唯一方法是增加樣本含量,因為增加了樣本的含量後,抽樣平均誤差減小,可減小抽樣分佈的離散性,增強樣本均數的代表性,也就是樣本均數較接近總體均數,因而可使犯第一類錯誤和第二類錯誤的概率減少。
3樓:匿名使用者
除非你能精確地知道統計量在對立假設下的分佈,不然的話,是沒法精確計算的。一個解決方案是用蒙特卡羅的方法,通過計算機來實現。
《統計學》中「第一類錯誤」和「第二類錯誤」分別是指什麼?
4樓:森海和你
第一類錯誤:原假設是正確的,卻拒絕了原假設。
第二類錯誤:原假設是錯誤的,卻沒有拒絕原假設。
第一類錯誤即i型錯誤是指拒絕了實際上成立的h0,為「棄真」的錯誤,其概率通常用α表示,這稱為顯著性水平。α可取單側也可取雙側,可以根據需要確定α的大小,一般規定α=0.05或α=0.
01。第二類錯誤即ii型錯誤是指不拒絕實際上不成立的h0,為「存偽」的錯誤,其概率通常用β表示。β只能取單尾,假設檢驗時一般不知道β的值,在一定條件下(如已知兩總體的差值δ、樣本含量n和檢驗水準α)可以測算出來。
我們在做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤:第一,原假設是正確的,而你判斷它為錯誤的;第二,原假設是錯誤的,而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤和第二類錯誤。
我們常把假設檢驗比作法庭判案,我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是「被告是好人」,備擇假設是「被告是壞人」。法庭判案會犯兩種錯誤:
如果被告真是好人,而你判他有罪,這是第一類錯誤(錯殺好人);如果被告真是壞人,而你判他無罪,這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法:我們可以把第一類錯誤記為「以真為假」,把第二類錯誤記為「以假為真」。當然我們也可以將第一類錯誤記為「錯殺好人」,把第二類錯誤記為「放走壞人」。
在其他條件不變的情況下,如果要求犯第一類錯誤概率越小,那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解,當我們要求「錯殺好人」的概率降低時,那麼往往就會「放走壞人」。
同樣的,在其他條件不變的情況下,如果要求犯第二類錯誤概率越小,那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時,那麼往往就會「錯殺好人」。
同樣的,在其他條件不變的情況下,如果要求犯第二類錯誤概率越小,那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時,那麼往往就會「錯殺好人」。
5樓:微甜世界
1、第一類錯誤又稱i型錯誤、拒真錯誤,是指拒絕了實際上成立的、正確的假設,為「棄真」的錯誤,其概率通常用α表示。假設檢驗是反證法的思想,依據樣本統計量作出的統計推斷,其推斷結論並非絕對正確,結論有時也可能有錯誤,錯誤分為兩類。
2、第二類錯誤,ii型錯誤,接受了實際上不成立的h0 ,也就是錯誤地判為無差別,這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤,其概率用β表示。簡單說就是:你的假設是錯誤,但你接受該假設。
「第一類錯誤」和「第二類錯誤」之間的關係:
1、當樣本例數固定時,α愈小,β愈大;反之,α愈大,β愈小。因而可通過選定α控制β大小。要同時減小α和β,唯有增加樣本例數。
統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test),即兩個總體確有差別存在,而以α為檢驗水準,假設檢驗能發現它們有差別的能力。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小。
2、做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤:第一,原假設是正確的,而你判斷它為錯誤的;第二,原假設是錯誤的,而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤(type i error)和第二類錯誤(type ii error)。
第一類錯誤:原假設是正確的,卻拒絕了原假設。
第二類錯誤:原假設是錯誤的,卻沒有拒絕原假設。
我們常把假設檢驗比作法庭判案,我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是「被告是好人」,備擇假設是「被告是壞人」。法庭判案會犯兩種錯誤:
如果被告真是好人,而你判他有罪,這是第一類錯誤(錯殺好人);如果被告真是壞人,而你判他無罪,這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法:我們可以把第一類錯誤記為「以真為假」,把第二類錯誤記為「以假為真」。當然我們也可以將第一類錯誤記為「錯殺好人」,把第二類錯誤記為「放走壞人」。
在其他條件不變的情況下,如果要求犯第一類錯誤概率越小,那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解,當我們要求「錯殺好人」的概率降低時,那麼往往就會「放走壞人」。
同樣的,在其他條件不變的情況下,如果要求犯第二類錯誤概率越小,那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時,那麼往往就會「錯殺好人」。同樣的,在其他條件不變的情況下,如果要求犯第二類錯誤概率越小,那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。
當我們要求「放走壞人」的概率降低時,那麼往往就會「錯殺好人」。
急統計學計算題，算出來給高分統計學原理計算題，很急！！！！！
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