统计学中的AI，TI（i均为下标）分别指什么如题 显著性水平2113α在统计学中叫做5261犯第一类错误的大小，第一类错4102误就是原假设是对的，但是1653被拒绝的概率，我们一般把这个显著性水平α定为0.05。假设有个检验统计量是F，然后把样本数据代入F可以算出一个值记为f，那么P值就是在原假设成立的条件下P(F>；f)这个概率大小，如果P值小于给定的显著性水平α我们就拒绝原假设，否则不拒绝。
《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么？ 第一类错误：原假2113设是正确的5261，却拒绝了原假设。第二类错误：原假设是4102错误的，却没有拒1653绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示，这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧，可以根据需要确定α的大小，一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0，为“存伪”的错误，其概率通常用β表示。β只能取单尾，假设检验时一般不知道β的值，在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。扩展资料我们在做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误和第二类错误。我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。记忆方法：我们可以把第一类错误记为“以真为假”，把第二类错误记为“以假为真”。当然我们也。
什么是统计检验中的两类错误 1、第一类错误又称Ⅰ型2113错误、拒真5261错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的4102假设，为“1653弃真”的错误，其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。扩展资料“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。参考资料来源：-假设检验中的两。
统计学中 Type I error和TypeII error是指什么？
统计学 论述什么是第一类错误和第二类错误
