控制图的两类错误 假设检验中，为何要避免第一类错误，而不避免第二类错误？

关于控制图两类错误的说法，正确的有（）。 A.对于常规单值控制图，犯第－类错误的概率a约为0．27％ 正确答案：ACDE对于常规单值控制图，犯第－类错误是指过程未发生变化但却报警(虚警)，即过程正常时点子超出控制限，其概率为0．27％。第二类错误为过程已发生变化但未报警。《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么？ 第一2113类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。第二5261类错4102误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。1653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。假设检验中，为何要避免第一类错误，而不避免第二类错误？ 第一类错误：reject the null when it is true.第二类错误：accept the null when it is false.为何第一…为什么增大样本容量可以使两类错误的概率同时降低？ 同学2113你好，我也遇到了相似的问题，不过5261我的问题可能更加4102复杂，但是现在我想清楚了。1653首先，我和你分享一下关于你当前问题的看法。其次，我想将我的问题和我的理解也进行阐述。为什么增大样本量可以使两类错误同时降低？答：由于弃真误差和取伪误差都属于抽样误差（何为抽样误差？即由于抽样的不合理导致出现了和预期相违背的结论，比如第一类错误，弃真错误，已知原假设是成立的，但是由于抽样的原因，例如抽样比较偏，赶巧抽到了边缘地带，抽样的结果算出来出现在拒绝域，因而拒绝了原假设），如果扩大了样本容量，那么抽样得到的值越接近于真实水平，那么如果原假设是成立的，这个抽样算出来的值（接近真实的值）很大程度上不会出现在拒绝域，因而减小了弃真误差。取伪误差同理。为何两个误差不是同增同减？答：如下图所示，随着你显著水平的调整，无法实现两个值的同增同减，这的有点投机取巧了，楼主还要自己画图试一试。下面从逻辑上进行推理：从逻辑上理解的话，已知原假设成立，减小弃真错误，我的容错性更强了，为了不让可能正确的值脱离接受域，我尽可能的扩大接受域，弃真确实小了。但是当我的已知条件是原假设不成立的时候，我抽样。如果将统计过程控制的3σ原理改为4σ原理，会对控制图的两类错误产生什么影响 首先，了解一下概念：1、虚发警报错误，也称第I类错误。在生产正常的情况下，纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小，但不是绝对不可能发生。故当生产正常而根据点子出界判断生产异常就犯了虚发警报错误，发生这种错误的概率通常记以α；2、漏发警报错误，也称第Ⅱ类错误。在生产异常的情况下，产品质量的分布偏离了典型分布，但总有一部分产品的质量特性值在上下控制界之内。如果抽到这样的产品进行检测并在控制图中点，这时根据点子未出界判断生产正常就犯了漏发警报错误，发生这种错误的概率通常记以β，。控制图是通过抽查来监控产品质量的，故两类错误是不可避免的。在控制图上，中心线一般是对称轴，所能变动的只是上下控制限的间距。3、若将间距增大，则α减小β增大，反之，α增大β减小。因此，只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。因此：为了降低第一类错误，势必要加大UCL与LCL的间隔，这样，当出现了出界的情况，通常会是真的出现异常的概率大；但是加大了UCL与LCL的间隔，第二类错误又会增加，即β增大；所以为了求得一个平衡，选用了中心线正负3个西格玛为控制界线！控制图中，将控制界定在（），可以使两类错误的综合损失最小。 A.A B.B C.C 参考答案：C统计过程控制的基本原理是什么？如何降低控制图的两类错误 SPC 统计过程控制在软件过程质量管理的应用主要分为两个阶段，即过程分析阶段和过程监控阶段，SPC 统计过程控制是应用相应的控制图对软件过程进行分析和跟踪监控来实现软件质量的管理，SPC 技术所使用的控制图主要是用来绘制控制线、确定控制界限以及描述超出控制界限的数据点等方面。其中分析阶段所使用的控制图为分析用控制图，而监控阶段所使用的控制图为控制用控制图。SPC过程分析阶段在过程分析阶段，通过利用分析用控制图对过软件程进行分析，可以知道软件开发和生产过程的状态是否稳定，而从分析用控制图的控制界限和中心线可 以分析出过程能力是否能满足开发和生产的质量要求。过程分析阶段首先要做的工作，就是将生产过程中所必需要用的设备、原料以及测量系统等准备妥当，以确保 生产过程的各阶段能够正常运行。接下来，收集软件过程数据，并利用过程数据做成直方图以及分析用控制图，以便过程能力和过程稳态分析的进行。同时，从分析 结果来看，若过程控制状态稳定并且有足够的过程能力以供开发和生产的完成，就把分析用控制图直接转化成控制用控制图，为监控阶段做好准备。而若是过程控制 状态失控，发生异常现象，应及时查找失控的原因并分析异常状况。第一类错误和第二类错误之间有什么关系 第一类错误(typeⅠerror)，Ⅰ型2113错误，拒绝了实际5261上成立的H0，即错误4102地1653判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。其概率大小用即检验水准用α表示。α可取单尾也可取双尾。假设检验时可根据研究目的来确定其大小，一般取0.05，当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误.第二类错误(typeⅡ error)。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。第二类错误的概率用β表示，β的大小很难确切估计。二者的关系是，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。

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