1樓：滿意請採納喲
假設檢驗及其兩類錯誤是數理統計學中的名詞。
在進行假設檢驗時提出原假設和備擇假設，原假設實際上是正確的，但做出的決定是拒絕原假設，此類錯誤稱為第一類錯誤。
原假設實際上是不正確的，但是卻做出了接受原假設的決定，此類錯誤稱為第二類錯誤。
假設檢驗中的兩類錯誤是指在假設檢驗中，由於樣本資訊的侷限性，勢必會產生錯誤，錯誤無非只有兩種情況，在統計學中，一般稱為ⅰ類錯誤，ⅱ類錯誤。
右圖是研究結論和實際情況關係的矩陣：
第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應。
可能產生原因：
1、樣本中極端數值。
2、採用決策標準較寬鬆。
第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
可能產生的原因：
1、實驗設計不靈敏。
2、樣本資料變異性過大。
3、處理效應本身比較小。
兩類錯誤的關係：
1、 α+β不一定等於1。
2、在樣本容量確定的情況下，α與β不能同時增加或減少。
3、統計檢驗力。（1-β）
2樓：釋栩
沒有一般情況下只犯哪種錯誤，兩種錯誤都可能犯，而且刻意減小一種錯誤的發生率，必然導致另一種錯誤的發生率變高，要是兩種錯誤發生的概率都減小，必須增大樣本數量
假設檢驗中的兩類錯誤的兩類錯誤
3樓：淦星爵
假設檢驗中的兩類錯誤是指在假設檢驗中，由於樣本資訊的侷限性，勢必會產生錯誤，錯誤無非只有兩種情況，在統計學中，我們一般稱為ⅰ類錯誤，ⅱ類錯誤。
右圖是研究結論和實際情況關係的矩陣： 實際情況h0正確h0錯誤研究結論 拒絕h0i類錯誤正確接受h0正確ii類錯誤第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應。
可能產生原因：
1、樣本中極端數值。
2、採用決策標準較寬鬆。
第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
可能產生的原因：
1、實驗設計不靈敏。
2、樣本資料變異性過大。
3、處理效應本身比較小。
兩類錯誤的關係：
1、 α+β不一定等於1。
2、在樣本容量確定的情況下，α與β不能同時增加或減少。
3、統計檢驗力。（1-β）
什麼是統計檢驗中的兩類錯誤
4樓：
1、第一類錯誤又稱ⅰ型錯誤、拒真錯誤，是指拒絕了實際上成立的、正確的假設，為「棄真」的錯誤，其概率通常用α表示。假設檢驗是反證法的思想，依據樣本統計量作出的統計推斷，其推斷結論並非絕對正確，結論有時也可能有錯誤，錯誤分為兩類。
2、第二類錯誤，ⅱ型錯誤，接受了實際上不成立的h0 ，也就是錯誤地判為無差別，這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤，其概率用β表示。簡單說就是：你的假設是錯誤，但你接受該假設。
擴充套件資料
「第一類錯誤」和「第二類錯誤」之間的關係：
1、當樣本例數固定時，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通過選定α控制β大小。要同時減小α和β，唯有增加樣本例數。
統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test)，即兩個總體確有差別存在，而以α為檢驗水準，假設檢驗能發現它們有差別的能力。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小。
2、做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤(type i error)和第二類錯誤(type ii error)。
5樓：愛做作業的學生
第一類錯誤是：零假設h0實際上是正確的，卻被否定了。
第二類錯誤則是：h0實際上是錯的，卻沒有被否定。
假設檢驗係指拒絕或保留零假設的判斷，又稱顯著性檢定。在選擇否定域並計算檢驗統計量之後，完成最後一道手續，即根據試驗或樣本結果決定假設的取與舍。
如果結果落在否定域內，將在已知犯第一類錯誤概率的條件下，否定零假設。反之，如果結果落在否定域外，則不否定零假設，與此同時，就有了犯第二類錯誤的危險。
擴充套件資料
統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分佈的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程式。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體引數是否有顯著差異。
這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。
例如，在引數假設檢驗中，當對總體分佈的引數作出原假設 h0 後，先承認總體與原假設相同， 然後根據樣本計算一個統計量，並求出該統計量的分佈，再給定一個小概率（一般為 0.05，0.01 等，視情況而定），確定拒絕原假設 h0 的區域（拒絕域）。
6樓：___耐撕
1、第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應。
可能產生原因：樣本中極端數值；採用決策標準較寬鬆。
2、第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
可能產生的原因：實驗設計不靈敏；樣本資料變異性過大；處理效應本身比較小。
7樓：匿名使用者
一類錯誤是原假設ho為真卻被我們拒絕了,犯這種錯誤的概率用α表示,所以也稱α錯誤或棄真錯誤;另一類錯誤是原假設為偽我們卻沒有拒絕,犯這種錯誤的概率用β表示,所以也稱β錯誤或取偽錯誤.
8樓：csu美女
第一類錯誤，又叫拒真錯誤，即本來原假設是正確的，而根據樣本得出的統計量的值落入了拒絕域，根據檢驗拒絕了正確的原假設。
第二類錯誤，又叫受偽錯誤，即本來原假設是錯誤的，而根據樣本得出的統計量的值落入了接受域，不能拒絕原假設，接受了（確切地說是不拒絕）原本錯誤的原假設。
9樓：匿名使用者
i類，拒絕正確的無效假設；ii類：沒拒絕錯誤的無效假設
《統計學》中「第一類錯誤」和「第二類錯誤」分別是指什麼？
10樓：森海和你
第一類錯誤：原假設是正確的，卻拒絕了原假設。
第二類錯誤：原假設是錯誤的，卻沒有拒絕原假設。
第一類錯誤即i型錯誤是指拒絕了實際上成立的h0，為「棄真」的錯誤，其概率通常用α表示，這稱為顯著性水平。α可取單側也可取雙側，可以根據需要確定α的大小，一般規定α=0.05或α=0.
01。第二類錯誤即ⅱ型錯誤是指不拒絕實際上不成立的h0，為「存偽」的錯誤，其概率通常用β表示。β只能取單尾，假設檢驗時一般不知道β的值，在一定條件下(如已知兩總體的差值δ、樣本含量n和檢驗水準α)可以測算出來。
我們在做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤和第二類錯誤。
我們常把假設檢驗比作法庭判案，我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是「被告是好人」，備擇假設是「被告是壞人」。法庭判案會犯兩種錯誤：
如果被告真是好人，而你判他有罪，這是第一類錯誤(錯殺好人)；如果被告真是壞人，而你判他無罪，這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法：我們可以把第一類錯誤記為「以真為假」，把第二類錯誤記為「以假為真」。當然我們也可以將第一類錯誤記為「錯殺好人」，把第二類錯誤記為「放走壞人」。
在其他條件不變的情況下，如果要求犯第一類錯誤概率越小，那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解，當我們要求「錯殺好人」的概率降低時，那麼往往就會「放走壞人」。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時，那麼往往就會「錯殺好人」。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時，那麼往往就會「錯殺好人」。
11樓：微甜世界
1、第一類錯誤又稱ⅰ型錯誤、拒真錯誤，是指拒絕了實際上成立的、正確的假設，為「棄真」的錯誤，其概率通常用α表示。假設檢驗是反證法的思想，依據樣本統計量作出的統計推斷，其推斷結論並非絕對正確，結論有時也可能有錯誤，錯誤分為兩類。
2、第二類錯誤，ⅱ型錯誤，接受了實際上不成立的h0 ，也就是錯誤地判為無差別，這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤，其概率用β表示。簡單說就是：你的假設是錯誤，但你接受該假設。
「第一類錯誤」和「第二類錯誤」之間的關係：
1、當樣本例數固定時，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通過選定α控制β大小。要同時減小α和β，唯有增加樣本例數。
統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test)，即兩個總體確有差別存在，而以α為檢驗水準，假設檢驗能發現它們有差別的能力。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小。
2、做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤(type i error)和第二類錯誤(type ii error)。
第一類錯誤：原假設是正確的，卻拒絕了原假設。
第二類錯誤：原假設是錯誤的，卻沒有拒絕原假設。
我們常把假設檢驗比作法庭判案，我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是「被告是好人」，備擇假設是「被告是壞人」。法庭判案會犯兩種錯誤：
如果被告真是好人，而你判他有罪，這是第一類錯誤(錯殺好人)；如果被告真是壞人，而你判他無罪，這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法：我們可以把第一類錯誤記為「以真為假」，把第二類錯誤記為「以假為真」。當然我們也可以將第一類錯誤記為「錯殺好人」，把第二類錯誤記為「放走壞人」。
在其他條件不變的情況下，如果要求犯第一類錯誤概率越小，那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解，當我們要求「錯殺好人」的概率降低時，那麼往往就會「放走壞人」。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求「放走壞人」的概率降低時，那麼往往就會「錯殺好人」。同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。
當我們要求「放走壞人」的概率降低時，那麼往往就會「錯殺好人」。
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