第一类错误概率-学术百科-知网空间
第一类错误概率
第一类错误概率
亦称“检验容量”。否定正确假设的概率。...若假设H0的检验准则由否定域V决定，则其第一类错误概率，就是在H0成立的条件下样本值落入V的概率α=P（V|H0）。若H0的检验准则由检验函数&#xe976；（X）给出，则其第一类错误概率，就是
与"第一类错误概率"相关的文献前10条
统计问题总是从样本去推断总体的性质.除参数估计外,假设检验也是一种重要的推断形式.从理论上而言,它也是数理统计的一个分支.本文就临界域特别是双侧检验临界域的形状的选择与犯第Ⅱ类错
目的在临床试验出现随机分组被部分破坏的情况下,探索适合的统计分析方法。方法利用随机模拟的方法考察三种分析方法的第一类错误发生概率是否小于α;比较第一类错误发生概率不大于α的分析方
本文应用计算机模拟方法比较了四格表资料三种常用统计方法，即ＰｅａｒｓｏｎＸ２检验（非校正Ｘ２检验）、Ｙａｔｅｓ校正Ｘ２检验和Ｆｉｓｈｅｒ精确概率法的第一类错误概率和把握度Ｓ结果显
在统计检验中,会犯两种类型的错误:第一类错误与第二类错误。以单个均值的检验为例,分析了它们的成因和计算方法。可以认为,第一类错误由检验中的实际推断原理引起,第二类错误由检验中的逻
进行假设检验时,人们常常只是控制犯第一类错误的概率,而忽略了控制犯第二类错误的概率.这里我们讨论如何在控制犯第一类错误概率的同时,控制犯第二类错误的概率。
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介绍了控制图的概念和3σ原理以及与控制图共生的2类错误,一是以真为假的第一类错误,一是以假为真的第二类错误。指出了控制图与假设检验一样,遵循"小概率事件不容易发生"这一统计基本原
目的探讨玻璃折射率数据处理方法。方法将案件中收集到的45个玻璃样品和同一个车灯不同部位的45块玻璃样品进行折射率测定。用独立样本Student's t检验、Welch检验以及方差
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中级统计师《统计基础理论及相关知识》考点：假设检验
发布时间：日　来源:中国会计网　作者:编辑组
　　第四章 假设检验
　　假设检验内容如下：
　　1、假设检验含义：是先对总体参数或分布形式提出某种假设，然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定，做出是否拒绝原来假设的结论。(2010.三.59)
　　2、小概率事件：指在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”，用a表示，一般取值为：a=0.05或a=5%。
　　3、假设检验的步骤：
　　(1)提出原假设H0和备择假设H1;
　　注意：如果备择假设H1出现的是不等号，称为双尾检验;如果备择假设H1出现的是大于号或小于号，称为单尾检验。
　　(2)确定检验统计量;
　　(3)确定显著性水平a;
　　注意：
　　第一、拒绝正确原假设的错误常被称为第一类错误或弃真错误;当备择假设正确时，反而认为原假设正确的错误被称为第二类错误或取伪错误。(2010.一.6)
　　第二、这两类错误不可能同时犯，当然也不是必然犯其中错误之一。(2009.一.12)
　　第三、犯第一类错误的概率最大不超过a，但无法算出犯第二类错误的概率。一般情况下，人们认为犯第一类错误的后果更严重一些，因此通常会取一个较小的a值。
　　(4)根据数据计算检验统计量值和与这个统计量值相对应的概率值P值，并进行决策。
　　注意：
　　第一，拒绝域的大小与显著性水平有关。当样本量固定时，拒绝域随a的减小而减小。
　　第二，检验决策准则：
　　双侧检验：统计量的值的绝对值&临界值，或P≤d 时，拒绝原假设;
　　左侧检验：统计量的值&临界值，或 P≤d 时，拒绝原假设;
　　右侧检验：统计量的值&临界值，或 P≤d 时，拒绝原假设。
　　4、总结：
　　(1)假设检验依据的是小概率原理;
　　(2)小概率标准在抽样前依需要确定;
　　(3)假设检验的结果只能是拒绝或不拒绝原来假设，而不能证明原假设成立;
　　(4)统计假设检验的结果不是绝对正确。
　　5、总体均值的假设检验：
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在对总体的假设检验中，若给定显著性水平为α，则犯第一类错误的概率为(
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在对总体的假设检验中，若给定显著性水平为α，则犯第一类错误的概率为(&&)&&A．1-α&&B．α&&C．&&D．不能确定
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