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Au cours des derniers jours, certains utilisateurs nous ont signalé qu’ils avaient découvert des tests de spéculation d’erreur de type 2.
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Approuvé
L’erreur de type II est un nouveau terme statistique couramment utilisé dans ce contexte de test d’hypothèse pour clarifier l’erreur qui se produit lorsqu’une belle hypothèse nulle particulière ne parvient pas à être rejetée alors qu’elle est dans l’information fausse. Une erreur de type II entraîne un autre faux négatif, également connu sous le nom d’erreur manquée.
L’erreur de type II est un terme statistique absolu utilisé dans les tests d’hypothèses, détaillant avec précision l’erreur qui se produit lorsqu’on hésite de plus à rejeter une spéculation nulle qui est généralement fausse. Une erreur de nature II donne un faux indésirable et s’appelle une erreur de contournement.
Le test d’hypothèse commence parallèlement à l’hypothèse qu’il n’y a pas de différence entre les groupes ou peu de liaison entre les variables dans chaque population – cela pourrait être l’hypothèse nulle. Il est nécessaire de la combiner avec une nouvelle bonne hypothèse alternative, qui, malheureusement, est leur prédiction exploratoire d’une bonne différence sincère entre les groupes ou d’une relation incroyable entre les variables.
Erreur de type IIUne erreur de type II se produit lorsqu’il rejette (ne répond pas aux attentes) une théorie alternative.rejeter l’hypothèse zéro si l’hypothèse alternative peut être vraie. dansLa probabilité d’une erreur de style 2 est indiquée par le processus de *beta*. Tu ne peux pas le jugerLa probabilité d’une erreur matérielle de type II chaque fois que l’hypothèse facultative est vraie.Forme µ > 180, mais souvent la maxime alternative coïncideHypothèse pour ce formulaire : le respect moyen de la population d’idées est bien de 300 min.la sortie par défaut est 28, auquel cas une probabilité sera très probablement calculéefaute de frappe 2.Exemples:Lorsque les hommes sont prédisposés aux maladies cardiaques, leur taux moyen de cholestérol sanguin est de 300à une transition standard de 30, cependant, seuls les hommes ont maintenant une augmentation en plus des niveaux de graisses225 prédisposition généralement diagnostiquée aux maladies cardiaques, qui esterreur d’assortiment II (l’hypothèse nulle était toujours qu’actuellement la personne y est insensiblecardiopathie).z équivaut à (225-300) / 30 = -2,5, ce qui correspond à la zone concernant une queue 0,0062, c’est ce que l’un contre l’autre estProbabilité d’erreur de type II (*beta*).Si les stars du porno sujettes à la maladie ont un taux de cholestérol moyen de 300avec un écart type basé sur 30, supérieur au cholestérolLe niveau vous oblige à diagnostiquer les hommes comme prédisposés aux maladies cardiaques si vous en maintenezLa probabilité d’erreur de tout le 2ème type à la fois au niveau réel de 1% ? (La spéculation nulle était queune personne n’est pas susceptible de développer une maladie cardiovasculaire Fe contrairement à d’autres.)1 % en poursuite correspond au z-score droit de 2,33 (ou -2,33) inclus ; -2.33×23= -70 ; 300 – 70 est équivalent à 230.
Erreur de type I – Faux positifs (alpha)
Il y a presque systématiquement une chance que la théorie nulle soit faussement rejetée, bien que le programme ne doive pas être rejeté dans votre propre test d’hypothèse médicale. Les scientifiques des données ont la possibilité de sélectionner un seuil d’intervalle de confiance pour le leader (ð> ¼) car ils l’utilisent pour accepter ou refuser l’estimation nulle. Bien que ce seuil de facilité soit une mesure relative à la confiance en soi, c’est aussi la probabilité qu’une personne rejette l’hypothèse zéro parce qu’elle est bien réelle. L’un de ces cas est une erreur de type I, communément appelée même s’il s’agit d’un faux positif.
Test d’hypothèse
Le travail de test d’hypothèses peut sembler certes multidimensionnel quand il y a de nombreuses données à jouer avec. Mais le processus général que toute personne voit est le même. L’évaluation de l’hypothèse implique de commenter la théorie nulle, et la partie sélection du niveau est l’utilité. L’hypothèse nulle est à la fois vraie ou fausse et symbolise en fait un besoin de traitement ou de solution. Par exemple, lorsqu’on discute du fonctionnement d’un bon médicament, la théorie nulle peut être que le médicament n’a pas d’effet sur la maladie. Résultats
Potentiel de test d’hypothèse
Le test d’hypothèse est votre propre méthode d’inférence mathématique qui explore deux théories exclusives sur nos propres propriétés de payse. Il existe deux approches dans une hypothèse de test générale particulière :
Erreurs de type I
Les erreurs de type I se produisent lorsque l’hypothèse nulle exacte est rejetée alors que les choses sont essentiellement vraies, et que l’hypothèse alternative d’une personne est acceptée. Dans un nouveau cas de l’image de couverture, mon hypothèse nulle spécifique, c’est-à-dire une femme, ne peut pas être enceinte, tandis que l’hypothèse d’idée, qui est un homme, est définitivement définitivement enceinte. Cependant, le gynécologue peut éventuellement faire une faute de frappe en refusant de préciser. En d’autres termes, le mâle doit vous aider à tomber enceinte !
Exemple 1. Application en technique de fiabilité
Type I également Les erreurs de type I de type II s’appliquent parfois à la fiabilité interneIngénierie. Par exemple, dans ce test de démonstration de fiabilitéLes ingénieurs choisissent généralement sur une taille d’échantillon en fonction du type actuelerreur II.
Approuvé
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Erreurs de test d’hypothèse
Dans le test d’hypothèse, le chercheur nie ou ne rejette pas un test explicitehypothèse nulle. Bien sûr, s’il y a des chances qu’ils rejettent aucune fausse spéculation ou nient toute spéculation légitime, ils ont raison. Cependant, s’ils rejettent le gros zérodeviner ou se tromperen rejetant l’inapproprié, ils feront une grosse erreur. Ces difficultés sont appelées erreurs de type I et de type II et sont donc incontestablement importantes pour la conduite des tests théoriques.
