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简述假设检验中两类错误的区别和联系。
题目
简述假设检验中两类错误的区别和联系。
相似考题
参考答案和解析
答案：
解析：
推断统计；假设检验。 α型错误和卢型错误，前者又称为弃真错误（拒真错误），指当零假设为真时却错误地拒绝了它，因此其大小等于事先设置的显著性水平a，一般为0. 05或0.01；后者又称为取伪错误（纳伪错误），指当零假设为假时却错误地接受了它，其大小为β。 区别：二者性质不同，前提条件不同，这是它们的区别。 联系：它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误，决策者同时面临犯两种错误的风 险，因此都极力想避免或者减少它们。但是，在总体间真实差异和样本容量不变的情况下，它们之间是一种此消彼长的关系。要同时减小两种错误的发生可能，可用的办法是增大样本容量。
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第1题：
简述统计假设检验中两类错误的定义及其关系。答案：解析：(1)假设检验中两类错误：统计检验中两类错误即α错误和β错误。。错误是指当零假设(Ho)成立时，拒绝零假设犯的“弃真”错误，也叫I型错误；p错误是指当零假设不成立时，未拒绝零假设所犯的“取伪”错误，也叫Ⅱ型错误。 (2)两类错误的关系：①α和β是在分别假定零假设为真和零假设为假的情况下讨论的，因此α+β不一定等于1。②在其他条件不变的情况下，α和β不可能同时减少或增大。要想在规定α的同时尽量减小β最直接的方法就是增大样本容量。③I- 在统计学上被称作统计检验力。 -
第2题：
简述假设检验中两类错误的区别与联系？
正确答案:区别：统计假设检验决策过程中出现的虚无假设属真而被拒绝的错误成称为I型错误，也称为“拒真”错误。统计假设检验决策过程中出现的虚无假设实伪而未被拒绝的错误称为Ⅱ型错误，也称为“纳伪”错误。
联系：
①在统计决策中，如果拒绝虚无假设，则可能会犯“拒真”错误；如果不拒绝虚无假设，则可能会犯“纳伪”错误。
②犯I型错误的概率u是显著性水平a值，而a值是影响Ⅱ型错误概率大小的因素之一。 -
第3题：
简述假设检验中双边检验与单边检验的区别。
正确答案: 在检验虚无假设时，即可以选定抽样分布的一端作为否定域，也可以选择两端，否定域在一端称为单边检验，否定域在两端称为双边检验，选择哪一种，取决于研究假设的方向，如果选定的显著度相同，单边检验比双边检验更难否定虚无假设。 -
第4题：
试述假设检验与置信区间的联系与区别。
正确答案:区间估计与假设检验是由样本数据对总体参数作出统计学推断的两种主要方法。置信区间用于说明量的大小，即推断总体参数的置信范围；而假设检验用于推断质的不同，即判断两总体参数是否不等。 -
第5题：
简述第1类错误与第2类错误的区别与联系。
正确答案:区别：
Ⅰ型错误（弃真）：拒绝实际成立的H0，型错误的概率记为α。（1－a）即置信度：重复抽样时，样本*区间包含总体参数（μ）的百分数。当p≤α而拒绝H0时，只能犯Ⅰ型错误，不可能犯Ⅱ型错误。
Ⅱ型错误（存伪）：不拒绝实际不成立的H0，Ⅱ型错误的概率记为β。（1－β）即把握度（或检验效能：两总体确有差别，被检出有差别的能力。当p≥α而拒绝H0时，只能犯Ⅱ型错误，不可能犯Ⅰ型错误。
联系：对同一资料，α与β反方向变化，若要同时减小α与β，唯一的办法是增加样本含量。 -
第6题：
什么是假设检验中的两类错误？
正确答案:假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。 -
第7题：
试述假设检验中α与P的联系与区别。
正确答案:α值是决策者事先确定的一个小的概率值。
P值是在H0成立的条件下，出现当前检验统计量以及更极端状况的概率。 P≤α时，拒绝H0假设。 -
第8题：
问答题简述假设检验中的两类错误。正确答案： 弃真：原假设反映了客观世界的真实情况，却在检验中被作为错误的看法而加以拒绝。
纳伪：即原假设非真却被当作真实的加以接受。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题简述假设检验中两类错误的区别和联系。正确答案： 假设检验中的两类错误指α型错误和β型错误，前者又称为弃真错误，指当零假设为真时错误地拒绝了它，因此其大小等于事先设置的显著型水平，即0.05或0.01；后者又称为取伪错误，指当零假设为假时错误地接受了它。二者性质不同，前提条件不同，这是它们的区别。两类错误的联系是：它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误，决策者同时面临犯两种错误的风险，因此都极力想避免或者减少它们，但由于在总体间真实差异不变情况下，它们之间是一种此消彼长的关系，因此，不可能同时减小两种错误的发生可能，常用的办法是固定α的情况下尽可能减小β，比如通过增大样本容量来实现。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题试述假设检验中α与P的联系与区别。正确答案： α值是决策者事先确定的一个小的概率值。
P值是在H0成立的条件下，出现当前检验统计量以及更极端状况的概率。 P≤α时，拒绝H0假设。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题试述假设检验与置信区间的联系与区别。正确答案： 区间估计与假设检验是由样本数据对总体参数作出统计学推断的两种主要方法。置信区间用于说明量的大小，即推断总体参数的置信范围；而假设检验用于推断质的不同，即判断两总体参数是否不等。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题简述假设检验中两类错误的区别与联系？正确答案： 区别：统计假设检验决策过程中出现的虚无假设属真而被拒绝的错误成称为I型错误，也称为“拒真”错误。统计假设检验决策过程中出现的虚无假设实伪而未被拒绝的错误称为Ⅱ型错误，也称为“纳伪”错误。
联系：
①在统计决策中，如果拒绝虚无假设，则可能会犯“拒真”错误；如果不拒绝虚无假设，则可能会犯“纳伪”错误。
②犯I型错误的概率u是显著性水平a值，而a值是影响Ⅱ型错误概率大小的因素之一。解析： 暂无解析 -
第13题：
简述假设检验中的两类错误I型错误与Ⅱ型错误的关系和控制方法。答案：解析：(1)两类错误的关系①a+p不一定等于1。α与卢是在两个前提下的概率。α是拒绝Ho时犯错误的概率，其前提是“Ho为真”；卢是接受Ho时犯错误的概率，其前提是“Ho为假”。②在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大。许多情况需要在规定α的同时尽量减少β。(1)两类错误的控制①控制d错误的方法就是选用较高的显著性水平。②在规定α的同时尽量减少卢的方法包括：第一种方法是利用已知的实际总体参数与假设参数值之间的大小关系，合理安排拒绝区域的位置，即合理选择左侧检验、右侧检验和双侧检验。第二种方法是增大样本容量。因为样本容量越大，抽样误差σ／越小，抽样分布的形态越高狭陡峭，两侧的面积越小，越能使第二类错误减少。 要回答本题，关键要理解两类错误的含义。第一类，虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即I类错误，这类错误的概率以α表示，因此也叫α型错误。第二类，虚无假设H0本来不正确，却接受了H0，这类错误为取伪错误，即Ⅱ类错误，这类错误的概率以β表示，因此也叫β型错误。 -
第14题：
简述假设检验中的两类错误。
正确答案: 弃真：原假设反映了客观世界的真实情况，却在检验中被作为错误的看法而加以拒绝。
纳伪：即原假设非真却被当作真实的加以接受。 -
第15题：
在假设检验时，可能犯的两类错误是什么？
正确答案: 即弃真错误、采伪错误，两者变化互相矛盾 -
第16题：
假设检验中的两类错误是什么？如何才能少犯两类错误？
正确答案: （1）在假设检验中如果H0是真实的，检验后却否定了它，就犯了第一类错误，即α错误或弃真错误；如果H0不是真实的，检验后却接受了它，就犯了第二类错误，即β错误或纳伪错误。
（2）假设检验中的两类错误是弃真错误和取伪错误。为了减少犯两类错误的概率要做到：
①显著水平α的取值不可以太高也不可太低，一般去0.05作为小概率比较合适，这样可以使犯两类错误的概率都比较小；
②尽量增加样本容量，并选择合理的实验设计和正确的实验技术，以减小标准误，减少两类错误。 -
第17题：
I型错误和II型错误有何区别和联系？了解这两类错误有何实际意义？
正确答案:I型错误是指拒绝了实际上成立的所犯的“弃真”错误，其概率大小用α表示，II型错误是指接受了实际上不成立的所犯的“存伪”错误，其概率大小用β表示。当样本含量n确定时，α愈小，β愈大，反之，α愈大，β愈小。了解这两类错误的实际意义在于若要在应用中重点减少α（如一般的假设检验），则取α=0.05，若在应用中要重点减少β（如方差齐性检验），则取α=0.10或0.20甚至更高 -
第18题：
什么是假设检验的第一类错误和第二类错误？如何控制两类错误？
正确答案: 第一类错误是“以真为假”的错误，即原假设是正确但却被拒绝的错误，也称“弃真错误”；第二类错误是“以假为真”的错误，即原假设不正确却被接受的错误，也称“纳伪”错误。这两类错误是一对矛盾体，当我们设法降低第一类错误的概率时，犯第二类错误的概率就会提高；要同时达到减少犯两类错误的可能性，只有通过扩大样本容量来实现。 -
第19题：
问答题假设检验中的两类错误是什么？如何才能少犯两类错误？正确答案： （1）在假设检验中如果H0是真实的，检验后却否定了它，就犯了第一类错误，即α错误或弃真错误；如果H0不是真实的，检验后却接受了它，就犯了第二类错误，即β错误或纳伪错误。
（2）假设检验中的两类错误是弃真错误和取伪错误。为了减少犯两类错误的概率要做到：
①显著水平α的取值不可以太高也不可太低，一般去0.05作为小概率比较合适，这样可以使犯两类错误的概率都比较小；
②尽量增加样本容量，并选择合理的实验设计和正确的实验技术，以减小标准误，减少两类错误。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题什么是假设检验中的两类错误？正确答案：
假设检验中所犯的错误有两种类型,一类错误是原假设H0为真却被拒绝了,犯这种错误的概率用α表示,所以也称α错误或弃真错误;另一类错误是原假设为伪却被接受,犯这种错误的概率用β表示,所以也称β错误或取伪错误。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题什么是假设检验，假设检验的两类错误是什么?正确答案： 假设检验是指应用有限的样本数据对总体未知的重要信息(如均值、方差和标准差)进行合理的判断。假设检验的第一类错误是指原假设本来是正确的，但是，利用样本数据却做出了拒绝零假设的结论。这类错误发生的概率通常用表示。第二类错误是指原假设本来是错误的，但是，利用样本数据却做出了接收零假设的结论。这类错误发生的概率通常用表示。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题什么是假设检验的第一类错误和第二类错误？如何控制两类错误？正确答案： 第一类错误是“以真为假”的错误，即原假设是正确但却被拒绝的错误，也称“弃真错误”；第二类错误是“以假为真”的错误，即原假设不正确却被接受的错误，也称“纳伪”错误。这两类错误是一对矛盾体，当我们设法降低第一类错误的概率时，犯第二类错误的概率就会提高；要同时达到减少犯两类错误的可能性，只有通过扩大样本容量来实现。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题简述假设检验中双边检验与单边检验的区别。正确答案： 在检验虚无假设时，即可以选定抽样分布的一端作为否定域，也可以选择两端，否定域在一端称为单边检验，否定域在两端称为双边检验，选择哪一种，取决于研究假设的方向，如果选定的显著度相同，单边检验比双边检验更难否定虚无假设。解析： 暂无解析