189****93572022-11-07 10:31:18
一类错误和二类错误,一类错误的概率就是显著性水平,二类错误的概率是1-power of test。可以看出二类错误和显著性水平是没有关系的。但为什么说一类错误和二类错误的概率一般呈反向关系呢。
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Evian, CFA2022-11-07 11:50:52
ヾ(◍°∇°◍)ノ゙你好同学,
一类错误和二类错误,一类错误的概率就是显著性水平,二类错误的概率是1-power of test。可以看出二类错误和显著性水平是没有关系的。
【回复】是的
alpha=P(H0x丨H0√)是一个条件概率,当H0为真,拒绝原假设的概率(当原假设100%为真,而此时我们认为规定的alpha是尾部概率,这意味着我们抽到的样本数据有alpha的概率落在拒绝域,也就是拒绝原假设的概率)
1-alpha=P(H0√丨H0√)是一个条件概率,当H0为真,不拒绝原假设的概率
以上两个条件之和为1
取伪:当H0为假时,没有拒绝原假设,二类错误一般用Beta表示
Beta=P(H0√丨H0x)
Alpha和Beta都是条件概率,但是两者不相等
但为什么说一类错误和二类错误的概率一般呈反向关系呢。
【回复】如截图,alpha面积,是一个犯错误的概率
也就是H0是真的情况下,有α=alpha这个概率落在拒绝域
所以alpha是一个犯错误的概率
绿色Beta也是一个犯错误的概率,是Ha是真的情况下,拒绝Ha的概率
如果显著性水平改变,紫色尾部面积改变,绿色尾部面积改变
如果显著性水平变小,紫色尾部面积变小,绿色尾部面积变大
或者可以理解为alpha和Beta共用同一条分割线,分割线改变,两者都变,变动方向相反
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大概明白了,其实他俩是相对的反向,不是绝对的反向。看这张图,如果在特殊情况,一类错误和二类错误的概率还是会有相等的时候了
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嗯嗯,alpha和Beta有可能相等
在n样本容量上升的情况下,alpha和Beta都会下降,因为n上升,我们样本越来越接近总体,我们越来越接近真相,那么我们犯错误(一类和二类)都会降低
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