设x、y分别是假设检验中犯第一、二类错误的概率，H0，H1分别为原假设和备择假设，则P{拒绝H0︳H0不真}=( ) {接受H0︳H0不真}是犯了以假为真的错误，是第二类错误，如题设概率为y.因此 {拒绝H0︳H0不真}是上述事件的对立事件，概率是1-y.答案P{拒绝H0︳H0不真}=(1-y)
请教大神，假设检验犯第一第二类错误的概率计算 唯有增加样本例数。Ⅱ型错误，α愈大，β的大小很难确切估计，而以α为检验水准。因而可通过选定α控制β大小。第二类错误(typeⅡ error)，β愈小第一类错误(typeⅠerror).05；反之，即错误地判为有差别。要同时减小α和β，当样本例数固定时，Ⅰ型错误，.，β愈大，也就是错误地判为无差别，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，接受了实际上不成立的H0，即两个总体确有差别存在。α可取单尾也可取双尾。二者的关系是。假设检验时可根据研究目的来确定其大小。第二类错误的概率用β表示，一般取0，假设检验能发现它们有差别的能力，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，这类取伪的错误称为第二类错误，α愈小。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)。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，拒绝了实际上成立的H0
设x、y分别是假设检验中犯第一、二类错误的概率，H0，H1分别为原假设和备择假设， 这是犯了以真为假的错误，这个错误的概率是x。
