第七章假设检验S1基本概念如果H,成立，但统计量U的实测值落入拒绝域作出否定H,的结论，那就犯了“弃真”的错误如果H.不成立，但统计量的实测值未落入否定域没有作出否定H的结论，即接受了H，那就犯了“取伪”的错误。我们把上面犯的两个错误分别称为第一类错误和第二类错误，犯第一类错误的概率：P(拒绝H|H,为真}=α犯第二类错误的概率：P(接受HIH,不真}-β第一类错误的概率α为检验的显著性水平
如果H0成立，但统计量Ｕ的实测值落入拒绝域， 如果H0不成立，但统计量的实测值未落入否定域， 我们把上面犯的两个错误分别称为第一类错误和 第二类错误． 犯第一类错误的概率: P{拒绝H0 |H0为真}= , 第一类错误的概率 为检验的显著性水平. 犯第二类错误的概率: P{接受H0 |H0不真}= . 第七章 假设检验 §1 基本概念 作出否定H0的结论，那就犯了“弃真”的错误 . 没有作出否定H0的结论，即接受了H0，那就犯了 “取伪”的错误
S1基本概念第七章假设检验两类错误的关系两类错误是互相关联的，当样本容量固定时，类错误概率的减少导致另一类错误概率的增加α不要同时降低两类错误的概率α,β，或者要在变的条件下降低β，需要增加样本容量在给定样本量的情况下，一般来说，我们总是控制犯第一类错误的概率，使它不大于 α在实际问题中，往往把不轻易否定的命题作为原假设
两类错误的关系 两类错误是互相关联的， 当样本容量固定时，一 类错误概率的减少导致另一类错误概率的增加. 要同时降低两类错误的概率 ，或者要在 不 变的条件下降低 ，需要增加样本容量. , 在给定样本量的情况下，一般来说，我们总是控 制犯第一类错误的概率，使它不大于 . 第七章 假设检验 §1 基本概念 在实际问题中，往往把不轻易否定的命题作为原假设