一类二类错误相加等于1,什么是第一类错误的定义

1类错误和2类错误 2024-01-08 20:52 691 墨鱼

1类错误和2类错误

一类二类错误相加等于1,什么是第一类错误的定义

1.α和β是两个前提下的概率。 α是拒绝H0时出错的概率（此时的前提是"H0为真"）；β是接受H0时出错的概率。如果你不懂统计学，但了解一些机器学习理论，你可以用下面的类比：上面的1-4其实就是我们一直在讲的混淆矩阵。2和3是分类的正确值，即TP和TN，1和4分别是FP和FN。典型值

1类错误：错误拒绝H₀，即实际情况以H₀的参数为准，但我们接受了H₁的参数。2类错误I类错误和II类错误的概率之和等于1。这是一个关于概率医学统计学的相关问题，让我们看看答案是什么。I类错误和II类错误的概率之和等于1。 A.正确B.错误正确答案

回顾一下这个概念，I类错误是指当原假设为真时错误地拒绝原假设。II类错误是指当原假设为假时错误地接受原假设。有些书还会告诉你第一类错误是α，第二类错误是β。至此，第一讲中我们其实已经通过一个具体的故事把"TypeIError"和"TypeIIError"解释清楚了。这时候我们就结合之前用的正态分布图来看看各个大类中所谓的"α+β≠1"

假设检验中发生I类错误的概率与II类错误的概率之和是alpha和beta之和。是否等于1？请在下面解释清楚。这取决于具体情况。答案是否定的。一般来说，没有明确的数学关系。在某些条件下，有可能明显小于一个。假设检验有四种可能情况：原假设为真、假设检验失败、拒绝原假设（正确情况）原假设为真、假设检验拒绝原假设（1类错误，概率一般用α表示）

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