xun2022-04-16 15:42:55
xun请问，t值偏大，更容易拒绝原假设，为什么是犯一类错误概率变大？拒绝原假设是说明b1显著不为0，模型可用；一类错误是拒真，意味着减少了好的情况发生。这两者不是相反吗？
回答（1）
Essie2022-04-16 16:50:38
Essie你好，t值偏大，代表更容易去拒绝本来是正确的原假设，也就是更容易犯“拒真”的错误，所以是一类错误的概率上升。
也就是说，某个参数本来是不显著的，但是因为一类错误上升，你还是拒绝了原假设，说它是显著的，这是增大了错误的可能性呀，不是好事情，两者并没有相反。
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