大师作文网假设检验中犯第一类错误的概率就是显著性水平a. 对吗?为什么
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/09/22 02:10:37
α=P(平均值x拔≥14|H0成立)=1-PHI((14-12)根号25/5)(注意H0成立时,平均值x拔~N(12,1)=1-PHI(2)=1-0.9772=0.0228β=P(平均值x拔
拒真受伪减少错误的办法是选取适当的显著水平alpha一般就取alpha=0.05
显著性检验中的第一类错误是指：原假设事实上正确,可是检验统计量的观测值却落入拒绝域,因而否定了本来正确的假设.这是弃真的错误.发生第一类错误的概率在双侧检验时是两个尾部的拒绝域面积之和；在单侧检验时是
你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系：犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒
1类错误的概率确实是a,但是当H0成立时必须满足p>a,才能不拒绝H0,犯1类错误也就是假阳性,拒绝原本正确的H0.在实际问题中,会存在抽样误差.
第二类错误就是“以假为真”选C
{接受H0︳H0不真}是犯了以假为真的错误,是第二类错误,如题设概率为y.因此{拒绝H0︳H0不真}是上述事件的对立事件,概率是1-y.答案P{拒绝H0︳H0不真}=(1-y)
这是犯了以真为假的错误,这个错误的概率是x.再问：能具体讲解一下吗？我不怎么理解再答：{拒绝H0︳H1不真}：表示备择假设不对，在这个条件下意味着原假设是正确的，即人们所谓的原假设是真的。现在拒绝了原
第一类错误就是拒真错误,为了降低第一类错误的概率,就要尽可能的做接受的推断,随之带来的就是可能把假的也当成真的接受了,这就导致纳伪错误的增加,即增加第二类错误发生的概率.这样本容量固定的前提下,两类错
要给出具体参数才可以求第二类错误的概率,一般是不可求得的.
正确,a称为显著性水品,也称置信概率,b是反第二类错误的概率,称1-b为检验的功效!
P(H0)=P(A)P(H0/A)+P(-A)P(H0/-A)=0,01*0+0,99*0,99/0,99=0,99A犯第一类错误-A没犯第一类错误
你的题目应该使用SPSS的Chi-SquareTest（拟合优度检验）.原假设是各台机床的故障次数完全相同（也就是质量相同）.以下是SPSS的分析结果：\x05机床编号\x05ObservedNExp
不是.一般情况下没有明确的算式关系一定条件下是有可能两个都很小的
选A,∝应该是α
首先,了解一下概念：1、虚发警报错误,也称第I类错误.在生产正常的情况下,纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小,但不是绝对不可能发生.故当生产正常而根据点子出界判断生产异常就犯了虚发警报错误,发生这种
P(H0假|H0真},即H0本身为真但判断H0为假了的概率.
我认为两者是不一样的.置信度可以理解为是1个结论正确或错误的发生概率的一个界.意味着,发生的概率是在一定的范围内的,但具体的发生概率是多少,并不知道.但有的时候,只要下界足够大,就说明发生的概率很大.
在百度hi里面给你留言了