統計學上的四種錯誤

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Hello,資料親們!

今天給大家分享的知識點是:統計學上的四種錯誤。

什麼是四種錯誤?

通俗點說,假設檢驗的目的是“去偽存真”,但是統計學是講究機率的,檢驗也會有機率出現把對的檢驗成錯的,錯的檢驗成對的,詳細的見下面的解說。

統計學上的四型錯誤

Ⅰ型錯誤:

也稱假陽性錯誤。

即當原假設H0客觀上成立, 但根據假設檢驗的規則,將有α大小的機率錯誤地拒絕H0,同時錯誤地接受備擇假設H1。

Ⅱ型錯誤:

也稱假陰性錯誤。

即當H0客觀上不成立,但根據假設檢驗的規則, 將有β大小的機率錯誤地拒絕H1,同時錯誤地接受H0。

Ⅲ型錯誤:

即最終回答的是1個錯誤的問題。

此錯誤主要是由於試驗設計不周密不完善所致,如在試驗設計中未將重要的試驗因素包括在內。

Ⅳ型錯誤:

即對1個假設進行了多項正確的檢驗, 但在對因果關係的分析時作出了錯誤的比較和解釋,這些比較並非是由被使用的模型所定義的。

此錯誤主要出現在結果的解釋階段。

END

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