|
统计假设的两类错误
# i \( d. V+ g5 W9 {) Y2 s& I
: N6 `! x' i2 M# k 当我们把真实的原假设当成假的加以拒绝称为第一类错误,也称弃真错误,犯第一类错误的概率就是显著性水平大小;当我们把不真实的原假设当作真的加以接受,称为第二类错误,也称纳伪错误,犯第二类错误的概率是不确定的。在检验决策时,我们当然希望所有的原假设都能做到接受,所有的不真实假设都被拒绝,做到既降低犯第一类错误的可能性,也减少犯第二类错误的概率水平,但事实上两类错误是一对矛盾,因此,在样本容量不变情况下,要想同时减少两类错误是不可能的,只有通过扩大样本容量办法才能同时减少犯两类错误的可能性。 |
评分
-
查看全部评分
|