什么是一类错误和二类错误,i型错误和ii型错误

什么是一类错误和二类错误,i型错误和ii型错误

I类错误和II类错误存在"盛衰"关系，并且它们相加不等于固定值。 同时减少这两种类型错误的唯一方法是增加样本；我不知道减少实验错误是否重要。 当原假设正确时发生I类错误：原假设正确，但原假设被拒绝。 II类错误：当假设为假时，无法拒绝无效假设。 第一类错误，即I型错误，是指拒绝实际正确的H0的错误，即"放弃真理"的错误。其概率通常用α表示。

当原假设实际上正确但我们拒绝它时，会发生类型1错误；当原假设实际上不正确但我们未能拒绝它时，会发生类型2错误。 本文将详细介绍这两种错误的概念、特点和解决方案。第一类错误是由事件直接引起的，而第二类错误是由于一些当时未显露的或由第一类错误引起的隐藏因素而后来发现的。

统计中的"TypeIError"和"TypeIIError"是什么意思？ 第1类错误：当假设成立时拒绝零假设。 II类错误：当假设为假时，无法拒绝无效假设。 第一种错误是I型错误，第二种错误是II型错误。接受实际上不正确的H0，即错误地判断没有区别。这种错误的错误称为II型错误。 发生第二类错误的概率用β表示，β的大小很难准确估计。 两人的关系一模一样

＞０＜ 下图中，红色阴影部分的面积为α，即犯第一类错误的概率；黑色阴影部分的面积为β，即犯第二类错误的第一类错误：零假设H0与实际情况相符，检验结果是否定，称为放弃真理错误。 第二类错误：原假设H0与实际情况不符，检验结果也不能否认，称为伪造错误。 两者之间的关系：当样本数一定时，α较小

什么是I型和II型错误？由于不确定性和样本范围的限制，在客观现实中，实际上有两种可能：▎第一种，当H0在客观现实中成立时，即化学治疗效果好的时候，王医生，但我认为靶向治疗应该重新审视这个概念。1型错误意味着原假设成立，原假设被拒绝。2型错误意味着原假设成立。假设是错误的，零假设被错误地接受。 有些书还会告诉你第一类错误是α，第二类错误是β。 头