유형 3 오류와 전원 문제 간의 연결 솔루션

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지난 며칠 동안 많은 사용자가 단일 유형 오류와 전원 공급 장치 사이에 하나의 특정 연결이 발생했다고 보고했습니다.

제1종 오류의 확률은 일반적으로 알파를 돕기 위해 상대적으로 알려져 있는 반면, 거의 모든 유형 II 오류의 확률은 종종 베타로 간주됩니다. 강도는 실제로는 거짓일 수 있지만 0의 추측을 거부할 확실한 확률입니다.

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어려운 가설이 있을 때 우리 자신의 첫 번째 및 두 번째 유형의 오류.

실제로 제1종 오류를 고려하는 이유

훈련 중 유형 II 오류의 원인

이론 테스트의 신뢰성

투기 테스트의 효율성에 영향을 미치는 요소

CO-6. 가능성, 무작위 변동, 일반적으로 사용되는 기록 위험 분포의 기본 개념을 적용합니다.

LO 6.28: 매우 유형적인 시나리오에 대해 일반적으로 유형 I 및 유형 II 오류를 정의합니다.

LO 6.29: 강도, 표본 크기 및 효과 크기 간의 관계를 포함하여 통계적 테스트 생성의 개념을 설명합니다. .

가설 테스트의 유형 I 및 유형 II 오류

우리는 이 추측 테스트를 통해 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 것이라고 보장하지 않는다는 데 동의하지 않습니다. 통계 전반에 걸쳐 항상 어느 정도의 불확실성이 항상 존재한다는 사실을 깨닫기 시작할 수도 있습니다.

이미 배웠을 수도 있는 내용을 숙고하고 가설을 테스트할 때 직면할 수 있는 어려움을 식별해 보겠습니다. 우리 조직이 가설을 테스트할 때 우리는 데이터를 기반으로 두 가지 관리 출력 유형을 선택합니다.

제5종 오류와 권력 간의 관계

Relevant는 추측 테스트에서 얻을 수 있는 6가지 가능한 결과를 요약합니다. 열은 현실에서 완전한 정직(보통 알려지지 않음)을 나타내지만 행은 가설에서 내린 결정과 관련된 유형을 나타냅니다.

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연습을 하는 동안 진실은 일반적으로 알려지지 않을 수 있습니다. 그리고 우리는 실제로 대부분의 테스트를 하지 않을 것입니다. 대부분의 사람들은 귀무 가설이 참이거나 귀무 가설은 거짓입니다. 또한 일반적으로 많은 사람들이 가설을 테스트할 때 내리는 모든 결정은 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다!

중요량이 5%인 경우 유형 I의 어려움을 5% 미만으로 만드는 사람들을 받아들인다고 합니다. 소비자가 특정인의 시간의 5%인 긴 시간 동안 필요한 과정을 반복하면 해당 귀무 가설에서 사실이 사실일 때 거의 모든 p-값이 <0.05임을 알 수 있습니다.

이 서랍에서 우리 데이터는 일어날 것 같지 않은 드문 경로를 나타냅니다. 비록 오늘날에도 가능하지만요. 예를 들어, 전문가들은 동전을 10번 던지고 앞면이 10번 나온다고 하면, 당신이 단순히 동전을 던지는 것만큼 불가능한 일은 아닐 것입니다. 우리는 이 성실한 주화에 대해 얻을 수 있는 매우 불가능한 이벤트를 겪고 있는 것만으로도 이 은이 부정직하다고 결론을 내릴 수 있습니다.

우리의 진단 절차는 의미 수준에 대해 사전 정의된 값을 확신할 때 유형 I 오류를 확인합니다.

일반적으로 확률에 따라 다릅니다. 이것이 확률 의존이 통계에서 중요한 개념인 또 다른 이유입니다.

불행히도 대략적인 제2종 오류율은 우리가 인구에 관한 진실을 알기를 원합니다. 실제로 전문가들은 이 프로세스를 일련의 가상 계산으로만 계산할 수 있으며 이는 문제의 성격에 따라 다릅니다.

다음은 이 애플릿의 이전 정의를 사용하는 예입니다. 약간 다르게 보이지만 위의 변형에서 동일한 임시 및 추가 옵션을 사용할 수 있습니다.

귀무 가설은 실제로 가정된 진실이 100이라는 것입니다. 표준 편차가 4번째 rrrr 16이라고 가정하고 유의 수준을 5%로 보고합니다.

이전 예는 특히 null 추측이 사실일 때 완전히 새로운 유효한 시작과 제1종 오류를 보여줍니다. 다음 예는 귀무 가설이 거짓인 경우 최종 올바른 솔루션과 소스 II 오류를 보여줍니다. 어떤 경우에는 이제 실제 모집단 평균을 제공해야 합니다. 동쪽

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제1종 오류 결과와 II종 오류 결과 사이에는 절충점이 있습니다. 이러한 오류 중 하나의 가능성을 줄이면 다른 모든 오류의 가능성이 강화됩니다! 이것의 다자간 결과는 말 그대로 귀무가설(낮은 유의 수준 = 제1종 오류율)을 명확히 하기 위해 나와 배우자가 더 강력한 증거가 필요하다는 것을 알게 되면 우리가 준비되지 않을 것이라는 신뢰가 증가한다는 것입니다. 귀무가설을 기각한다. . Ho가 실제로 허구인 경우(제2종 오류의 가능성이 증가함).

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α(알파) = 0.05이면 개인적으로 제2종 오류 확률이 0.374 = β = 베타입니다.

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α(알파) = 0.01(이전보다 작음)이면 0.644에서 2종 오류율을 얻습니다.

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일반적으로 현재 이미지에서 슬픔 계열이 오른쪽으로 이동함에 따라 가중치(α, alpha) 수준이 감소하고 제2종 오류를 사용할 확률이 높아집니다.

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신선한 과일이 이미지 라인의 가장 왼쪽으로 이동함에 따라 유의점(α, alpha)도 증가하고 일부 제2종 오류율은 감소합니다.

제1종 오류와 전력의 관계