假设检验中的两类错误 (决策风险)
假设检验中的两类错误 （决策风险）
假设检验中的两类错误 1.第一类错误(弃真错误) 原假设为真时拒绝原假设 会产生一系列后果 第一类错误的概率为o ◆a被称为显著性水平 2.第二类错误(取伪错误) 原假设为假时接受原假设 第二类错误的概率为β(Beta)
假设检验中的两类错误 ◆ 1. 第一类错误（弃真错误） – 原假设为真时拒绝原假设 – 会产生一系列后果 – 第一类错误的概率为 ◆ 被称为显著性水平 ◆ 2. 第二类错误（取伪错误） – 原假设为假时接受原假设 – 第二类错误的概率为 (Beta)
假设检验中的两类错误 (决策结果) 统计检验过程 H:无罪 假设检验就好像一场审判过程 陪审团审判 H检验 实际情况 实际情况 裁决 决策 无罪有罪 H为真H为假 无罪 正确 错课/1.a第二类错 误(β) 有罪错误正确拒绝H第一类错功效(1-P) 误(a)
H0 : 无罪 假设检验中的两类错误 （决策结果） 陪审团审判 裁决 实际情况 无罪 有罪 无罪 正确 错误 有罪 错误 正确 H0 检验 决策 实际情况 H0为真 H0为假 接受H0 1 - 第二类错 误() 拒绝H0 第一类错 误() 功效(1-) 假设检验就好像一场审判过程 统计检验过程
α错误和β错误的关系 α和β的关系就像 你不能同时减 翘翘板,α小β就 大,a大β就小 少两类错误!
错误和 错误的关系 你不能同时减 少两类错误! 和的关系就像 翘翘板，小就 大， 大就小
影响β错误的因素 ◆1.总体参数的真值 随着假设的总体参数的减少而增大 2.显著性水平 当a减少时增大 3.总体标准差σ 当σ增大时增大 ◆4.样本容量n 当n减少时增大
影响 错误的因素 ◆ 1. 总体参数的真值 随着假设的总体参数的减少而增大 ◆ 2. 显著性水平 当 减少时增大 ◆ 3. 总体标准差 当 增大时增大 ◆ 4. 样本容量 n 当 n 减少时增大