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II型错误

通过 博士

在假设检验中,当 零假设 即使被拒绝 这是错误的。

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同义词

II型错误也称为 第二个错误 类.

说明

在进行假设检验时,将决定是否 空假设应该被拒绝还是不被拒绝。该选择是基于 a 测试统计。当取值时 统计信息属于事先指定的关键区域, 原假设被拒绝。否则,不拒绝null。这个 决策过程中容易出现以下几种错误: 不要 当原假设确实为假时,拒绝原假设. 这种错误被称为II类错误,以区别它们 来自类型I错误,当无效假设被拒绝而尽管 是真的。

下一个树状图提供了两种类型的 错误。

II型错误-树状图

II型错误的可能性

前面我们已经提到过,假设检验的结果取决于 测试统计量假定的值。反过来,该值取决于数据 用于计算统计信息。但是数据是随机的。因此,在数据之前 如果观察到,则检验统计量可以视为随机变量。作为一个 结果,发生II型错误的概率等于 实现随机变量的概率(检验统计量) 将不属于关键区域。

在某些重要情况下,犯下II型错误的可能性 通过一个叫做 幂函数.

假设您对概率方差做出假设 分配。特别是,您的原假设是 分布应等于1。提出假设后,您将 从分布中收集观察样本,并根据 样本方差,您不会拒绝null 假设分布的方差等于1。 分布的真实(和未知)方差不等于1(对于 例如,因为它等于2),那么您正在犯II型错误。

彻底讨论在执行测试时犯下的II型错误 关于方差的假设可以在名为“ 关于假设的检验 方差.

更多细节

前往讲座 假设 测试 有关II型错误的更多详细信息。

继续阅读词汇表

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如何引用

请引用为:

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

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