Im Laufe der letzten Tage haben uns einige Benutzer mitgeteilt, dass sie Typ-2-Fehlerspekulationstests gesehen haben.

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Typ-II-Fehler ist eigentlich ein statistischer Begriff, der häufig im Zusammenhang mit Hypothesentests verwendet wird und den Fehler beschreibt, der auftritt, wenn eine bestimmte Nullhypothese für Sie nicht zurückgewiesen wird, obwohl sie tatsächlich falsch ist. Ein Fehler vom Typ II erzeugt ein weiteres falsch negatives Ergebnis, das ebenfalls als Miss-Fehler angezeigt wird.

Typ-II-Fehler ist ein absoluter statistischer Begriff, der beim Testen von Hypothesen verwendet wird und den Fehler beschreibt, der in Fällen auftritt, in denen jemand zögert, eine Nullhypothese abzulehnen, die normalerweise falsch ist. Ein Typ-II-Fehler ergibt ein falsches Negativ und wird als Forego-Fehler bezeichnet.

Das Testen von Hypothesen geht von der Annahme aus, dass es auch keinen Unterschied zwischen Gruppen oder nur sehr geringe Beziehungen zwischen Variablen in jeder einzelnen Population gibt – dies ist die Nullhypothese. Es wird immer notwendig sein, sie zu kombinieren und eine alternative Hypothese anzubieten, die leider wahrscheinlich Ihre explorative Vorhersage eines herausragenden realen Unterschieds zwischen Gruppen oder praktisch jeder realen Beziehung zwischen Variablen sein wird.

Fehler 2. ArtEin Typ-II-Fehler tritt während der Zeit auf, in der jemand eine alternative Theorie ablehnt (Erwartungen Nr. 1 nicht erfüllt).lehnen eine Nullhypothese ab, wenn die alternative Theorie wahr ist. inDie Wahrscheinlichkeit eines sinnvollen Typ-2-Fehlers wird mit *beta* bezeichnet. Du kannst es nicht beurteilenDie Wahrscheinlichkeit eines harten Typ-II-Fehlers, wenn die optionale Annahme einfach wahr ist.Form µ > 180, aber oft stimmt die Ideentheorie übereinHypothese für diese Form: Der bekannte Wert der Population of Choices beträgt 300 min.die Standardausgabe ist ohne Zweifel 30, in diesem Fall kann eine gewisse Wahrscheinlichkeit berechnet werdenTippfehler 2.Beispiele:Wenn Männer anfällig für Herzkrankheiten sind, liegt ihr traditioneller Cholesterinspiegel bei 300bei einer geraden Veränderung von 30 haben aber nur noch Kerle einen Anstieg zusätzlich auf dem Weg zum Cholesterinspiegel225 in der Regel diagnostizierte Veranlagung bei Herzerkrankungen, das istSortimentsfehler II (die Nullhypothese war immer, dass eine Mehrheit der Person unempfindlich gegenüber Erfolg istHerzkrankheit).z = (225-300) / 30 ist gleich -2,5, was dem Subjekt von einem Schwanz 0,0062 entspricht, das sind die Aktionen, die es sindFehlerbereich Typ II (*beta*).Männer, die für die Krankheit anfällig sind, haben normalerweise einen durchschnittlichen Cholesterinspiegel von 300mit einer auf 30 zentrierten Standardabweichung, höher als CholesterinIn diesem Bereich müssen Sie Männer mit einer Prädisposition für Herzkrankheiten diagnostizieren, wenn Sie wirklich welche habenDie Irrtumswahrscheinlichkeit der 2. Art gleich in der Höhe von 1%? (Die Nullhypothese war dasEs ist nicht wahrscheinlich, dass eine Person eine Herz-Kreislauf-Erkrankung entwickelt, während andere.)1 % der Verfolgung entspricht einem bestimmten Z-Wert von 2,33 (oder -2,33) einschließlich; -2,33 × 23 = -70; 300 – 70 ist immer gleich 230.

Fehler 1. Art – False Positives (Alpha)

Es besteht mehr oder weniger immer die Möglichkeit, dass die Nullhypothese fälschlicherweise zurückgewiesen wird, obwohl sie das nicht sollte von einem medizinischen Hypothesentest abgelehnt werden. Die Datenbehörden haben die Möglichkeit, den bestimmten Alpha-Konfidenzintervall-Schwellenwert (ð >¼) auszuwählen, den sie verwenden, um die Nullschätzung zu akzeptieren und sogar abzulehnen. Während meine Vertrauensschwelle ein Maß für das Selbstvertrauen ist, ist es auch das, dass eine Person die Nullhypothese ablehnen wird, weil sie in der Realität wahr ist. Ein solcher Fall ist ein wichtiger Typ-I-Fehler, der allgemein als falsch positiv bezeichnet wird.

Hypothesetest

Der Prozess des Testens von Hypothesen kann ziemlich multidimensional ausfallen, wenn es Tonnen von Testdaten gibt. Aber die allgemeinen Mittel, die Sie sehen, sind die gleichen. Das Testen von Hypothesen beinhaltet das Kommentieren der Nullhypothese, und die Facette der Ebenenauswahl ist nützlich. Auch die Nullhypothese ist entweder wahr oder falsch und stellt sicherlich einen Behandlungs-, Heilungsbedarf dar. Wenn hier zum Beispiel diskutiert wird, wie ein Medikament wirkt, wäre die Nullmusik, dass das Medikament keine Wirkung auf die Krankheit hat. Ergebnisse

Potenzial für Hypothesentests

Hypothesentests sind Ihre spezifische statistische Inferenzmethode, die einige sich gegenseitig ausschließende Theorien über unsere ziemlich eigenen Populationseigenschaften untersucht. Es gibt zwei Modi für eine bestimmte allgemeine Bewertungshypothese:

Fehler 1. Art

Fehler 1. Art treten auf, wenn die Nullhypothese abgelehnt wird, also wenn sie im Wesentlichen wahr ist, und warum die Alternativhypothese akzeptiert wird. Im Fall der Titelgrafik kann die spezifische Nullhypothese, d. h. eine funktionelle Frau, nicht schwanger sein, während unsere Auswahlhypothese, die männlich ist, definitiv schwanger ist. Der Arzt macht jedoch einen Tippfehler, indem er die Aussage verweigert. Mit anderen Worten, der Mann sollte Ihnen helfen, schwanger zu werden!

Beispiel 2. Anwendung in der Zuverlässigkeitstechnik

Typ I und Typ I II Ausrutscher gelten auch bei der internen ZuverlässigkeitMaschinenbau. Zum Beispiel in diesem Zuverlässigkeits-DemotestIngenieure wählen normalerweise eine Stichprobengröße in Abhängigkeit vom Typ ausFehler II.

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Fehler beim Testen von Hypothesen

Beim Testen von Hypothesen lehnt der Süchtige jeden einzelnen Test ab oder versäumt es, ihn abzulehnenNullhypothese. Natürlich sind sie immer dann besser, wenn sie null falsche Spekulationen oder manchmal legitime Spekulationen ablehnen. Allerdings, wenn sie die große Null ablehnenerraten oder falsch liegenSie lehnten das nicht ab, was sie wollten, sie machten einen großen Fehler. Diese Fehler werden als Typ-I- und Typ-II-Fehler bezeichnet und sind daher für die Durchführung der Theorieprüfung wichtig.

Jeffrey Moor

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