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类型I错误

通过 博士

在假设检验中,当 零假设 被拒绝,尽管被 真正。

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同义词

I型错误也称为 第一类错误.

说明

在进行假设检验时,我们决定是否拒绝零值 假设还是不拒绝它。通常,决策是基于 一个的值 测试统计:如果测试 统计信息落在预先指定的关键区域内,则空值为 被拒绝,否则它不会被拒绝。这样做会导致 以下错误: 否定假设时拒绝否定假设 确实是真的。这种错误称为I类错误,例如 与II类错误相反,II类错误发生在没有原假设的情况下 拒绝,尽管错了。下图对此进行了总结。

类型I错误-树状图

第一类错误的可能性

正如我们已经解释的那样,在检验假设时,我们考察了其价值 由测试统计量得出,并根据此值确定是否 拒绝原假设。检验统计量的值取决于 用于执行测试的数据,这是随机的。因此,在观察之前 数据,测试统计量可以看作是随机变量。机率 犯I型错误的概率等于此随机数的概率 当原假设为时,变量将落在关键区域内 真正。这个概率(或它的上限)称为测试的大小, 或测试的重要程度。

通常,在犯下类型I的概率之间要进行权衡 错误和犯下II型错误的可能性,即测试 通常不太可能拒绝正确的假设 拒绝不正确的人。

假设您观察了给定分布的抽奖样本,并且基于 的 样本平均值,您拒绝原假设 分布的均值等于零。如果为真(且未知) 分布的均值确实等于零,那么您将提交 类型I错误。

详细分析类型I错误和犯错的可能性 当进行关于均值的假设检验时,可以在 演讲题目 假设检验 关于平均值.

更多细节

类型为I的错误将在名为“ 假设 测试.

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如何引用

请引用为:

Taboga, Marco (2017). "类型I错误", 列克特ures on probability 的ory and mathematical statistics, Third edition. Kindle Direct Publishing. Online appendix. //www.junruiqiche.com/glossary/Type-I-error.

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