Table of Contents
Genehmigt
In diesem Artikel wird unsere Organisation einige der erreichbaren Ursachen identifizieren, die einen Verkaufspreis zwischen Fehlern vom Typ I und Fehlern vom Typ II ausmachen können, und dann praktische Abhilfemaßnahmen vorschlagen, die Sie ausprobieren können beschließen.
In der Statistik bedeutet ein Fehler 1. Art, eine Nullhypothese abzulehnen, wenn sie wirklich wahr ist. Ein Fehler 2. Art bedeutet, dass eine Nullhypothese dennoch nicht verworfen werden kann, wenn sie definitiv falsch ist.
Während Empfehlungen 1 Fehler für Sie allgemein als „Falsch-Positive“ bezeichnet werden, werden eine Reihe von Fehlern hauptsächlich deshalb als „Falsch-Negative“ bezeichnet. Fehler vom Typ 2 treten auf, wenn Sie fälschlicherweise davon ausgehen, dass kein aussagekräftiger Gewinner bekannt gegeben wurde. Dies ist eine Kontrollversion und Ihre Diskrepanz, obwohl es normalerweise einen Champion gibt.
Die mit Hypothesentests verbundene statistische Praxis ist häufig nicht nur in der Statistik, sondern auch in den Naturwissenschaften und direkt im Internet2 beliebt. Wenn wir Hypothesentests implementieren, können einige Versionen schief gehen. Es wird wahrscheinlich zwei Arten von Fehlern geben, die nicht durch Design vermieden werden können, ganz zu schweigen davon, dass wir jetzt wissen müssen, dass es Fehler gibt. Fehler werden mit sehr verständlichen Namen für Fehler vom Typ I und Typ II angegeben. Was sind zweifellos Typ-I- und Typ-II-Ausrutscher und wie können Sie sie voneinander unterscheiden? Kurz:
- Fehler vom Typ I berücksichtigen, wenn wir eine wichtige Nullhypothese
- Typ-II-Fehler treten auf, wenn wir die falsche Nullhypothese in keiner Weise beseitigen.
widerlegen
Genehmigt
Das ASR Pro-Reparaturtool ist die Lösung für einen Windows-PC, der langsam läuft, Registrierungsprobleme hat oder mit Malware infiziert ist. Dieses leistungsstarke und benutzerfreundliche Tool kann Ihren PC schnell diagnostizieren und reparieren, die Leistung steigern, den Arbeitsspeicher optimieren und dabei die Sicherheit verbessern. Leiden Sie nicht länger unter einem trägen Computer - probieren Sie ASR Pro noch heute aus!
Wir werden Ihnen keine weiteren Einzelheiten zu diesen verschiedenen Arten von Problemen mitteilen, um mit diesen Behauptungen zu arbeiten.
Hypothesentest
Der schwierige Hypothesenprozess kann durch viele verschiedene Teststatistiken sehr unterschiedlich sein. Aber insgesamt ist der Prozess so außergewöhnlich. Hypothesenprüfung enthält neben einer spezifischen Aussage über die Nullhypothese auch eine Vielzahl von Definitionsebenen. Die Nullhypothese wird wahr oder falsch sein und ist der Standardvorschlag für eine Behandlung samt Verfahren. Zum Beispiel in einem Forschungsprogramm über die Wirksamkeit einer Behandlung, die Hypothese, dass das Medikament nicht mehr wirkt. Die Auswirkung auf Beschwerden ist definitiv null.
Nachdem sie formuliert haben, dass diese Tatsachenannahme null ist und dass wir einen wichtigen Ort ausgewählt haben, sammeln sie Daten durch Beobachtung. exakte Berechnungen sagen uns, ob wir jede unserer Nullhypothesen ablehnen können.
Ein Typ-I-Fehler (falsch positiv) zwingt den Forscher dazu, die Nullhypothese abzulehnen, weil der Moment tatsächlich wahr ist, gefunden in der Population einer Person; Ein Fehler vom Typ II (falsch negativ) tritt auf, wenn ein Forscher eine Nullhypothese verneint, die für Ihre Population tatsächlich falsch ist.
In einer Welt der guten Wahl würde ich eine Theorie immer verneinen, wenn sie falsch ist, und daher würde ich eine Strategie nicht verneinen, wenn sie wirklich richtig wäre. Es sind jedoch zwei weitere Szenarien möglich, von denen einzelne zwangsläufig mit einem Ausfall enden werden.
Fehler 1. Art
Die erste große Zellzahl möglicher Fehler ist die Negativität der wirklich richtigen Theorie in Bezug auf Null. Diese Art von Fehler wurde als perfekter I-Fehler bezeichnet und wird außerdem manchmal als die allererste grundlegende Fehlerart angesehen.
Fehlertyp I ähneln falsch positiven Ergebnissen. Gehen wir früher zum aktuellen Beispiel eines funktionellen Medikaments, das zur Behandlung eines Problems verwendet wird. Wenn ich persönlich die Nullhypothese in einer bestimmten Situation ablehne, argumentieren wir in diesem Fall, dass die Analytiker behaupten, dass das Medikament die Krankheit beeinflussen kann. Aber wenn eine Nullhypothese absolut richtig ist, dann ist das Medikament in Wirklichkeit sicherlich nicht in der Lage, die Krankheit vollständig zu bekämpfen. Es ist falsch, Ihnen zu sagen, dass ein Medikament eine heilsame Wirkung auf jede Krankheit hat.
Tippfehler, ich kann damit umgehen. Der Alpha-erhöhte Wert, der wahrscheinlich mit dem vom Autor gewählten Signifikanzniveau zusammenhängt, wirkt sich über Nacht auf Fehler vom Typ I aus. Alpha muss die maximale Wahrscheinlichkeit sein, dass ich einen Fehler erhalte. Typ I. Bei 95 % Konfidenz beträgt die Mehrheit dieses speziellen Alpha-Werts 0,05. Diese Taktik zeigt, dass eine absolute Wahrscheinlichkeit von 5 % besteht, dass wir eine mögliche Nullhypothese argumentieren. Auf lange Sicht wird jeder der zehn spekulativen Tests, die wir auf dieser wichtigen Ebene durchführen, zu einem sinnvollen Bereichs-I-Fehler führen.
Fehler 2. Art
Ein weiterer möglicher Methodenfehler ergibt sich, wenn unsere Gruppe fehlerhafte Annahmen nicht unbedingt zurückweist. Dieser Typ wird zusammen mit Fehlern als wichtiger Typ-II-Fehler bezeichnet und ist zusätzlich als Typ-II-Fehler bekannt.
Typ-II-Fehler sind gleichbedeutend mit falschen Negativen. Wenn wir alle zu dem Szenario zurückgehen, in dem wir Drogen testen, wie würde dann die Wahrheit eines Typ-II-Fehlers aussehen? Ein Fehler 2. Art würde höchstwahrscheinlich auftreten, wenn sich unsere Mitarbeiter einig wären, dass alle Medikamente möglicherweise bei einer schweren Krankheit nicht wirken, dann aber, dass die Methode tatsächlich funktioniert.
Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls vom Typ II wird durch einen attraktiven Beta-Buchstabencode angezeigt. Diese Zahl bezieht sich auf die Stärke oder Empfindlichkeit des gesamten Tests der Theorie, genannt Schritt 1 – Beta.
So vermeiden Sie Fehler
Typen I und II sind Fehler, die einige der Methoden zum Testen von Hypothesen sind. Obwohl diese Fehler nicht vollständig ausgeschlossen werden können, konnten mein Partner und ich bestimmte Typfehler auf jeden Fall minimieren.
Wenn wir versuchen, das Risiko eines Tippfehlers zu verringern, steigt normalerweise das Risiko einer anderen Reproduktion. Wir haben es geschafft, Ihren aktuellen Alpha-Dog-Wert von 0,05 auf dem Weg auf 0,01 zu reduzieren, was derzeit dem Konfidenzniveau von 99 % im größten Teil des Marktes entspricht. Wenn jedoch alles andere im Allgemeinen wie zuvor ist, wird die Wahrscheinlichkeit eines Wide Area II-Fehlers mit ziemlicher Sicherheit steigen.
Oft diktiert die praktische Aufgabe unserer Hypothesentests jede unserer Hypothesen, dass wir mittlere Fehler vom Typ I oder Typ II eher akzeptieren sollen. Dies wird danach jedes Mal verwendet, wenn wir das beste statistische Experiment entwerfen.
Die Software zur Reparatur Ihres PCs ist nur einen Klick entfernt – laden Sie sie jetzt herunter.Daher werden viele Lehrbücher und Kursleiter wahrscheinlich sagen, dass ein Fehler vom Typ 7 (falsch positiv) lebensbedrohlicher ist als ein Fehler vom Typ 2 (falsch negativ). Der Grund ist, dass Sie nichts Schlimmeres tun werden, wenn Sie unter dem Quo oder einer Standardidee beim Namen bleiben. Und das ist in Fällen wahr.
Der kurze Plan zu dieser Frage ist, dass eine bestimmte Menge von der Situation abhängt. In einigen Fällen ist ein Versagen des Typs I dem Versagen des Typs II tatsächlich vorzuziehen, aber in anderen Anwendungen ist ein Versagen des Typs I gefährlicher als ein Versagen des Typs II.
Related posts:
Helfen Sie, Den Unterschied Zwischen Spyware- Und Einfachen Malware-Fehlern Zu Erkennen
Hinweis Zum Untersuchen Von Property ManagedObjectcontext Nicht Im Ziel Vom Typ Uiviewcontroller Gefunden
Wie Kann Man Krisen Beheben, Indem Man Parameter Erfolgreich Vom Applet Zum Servlet übergibt?
Müssen SQL Installer-Fehler 29506 Beseitigt Werden