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지난 며칠 동안 꽤 많은 사용자가 유형 8 오류 가설 테스트를 경험했다고 보고했습니다.
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유형 II 오류는 특정 0 가설이 사실이 되자 마자 기각되지 않을 때 발생하는 오류를 설명하기 위해 가설 테스트와 관련된 컨텍스트에서 일반적으로 사용되는 통계적 키워드 구문입니다. 유형 II 오류는 참이 아닌 또 다른 오류(누락 오류라고도 함)를 생성합니다.
제2종 오류는 가설 검정을 통해 사용되는 절대적인 통계 용어일 수 있으며, 누군가가 주저할 때 발생하는 주요 오류를 정확하게 설명하여 현재 일반적으로 거짓인 귀무 가설을 기각합니다. 유형 II 오류는 거짓 부정을 제공하며 확실히 건너뛰기 오류라고 합니다.
가설 검정은 그룹 간에 차이가 없거나 각 모집단의 조건 간에 관계가 거의 없다는 아이디어에서 시작됩니다. 이것이 0 가설입니다. 그것을 대안적인 추측과 결합할 수 있는 것이 항상 필요합니다. 불행히도, 이는 그룹이나 변수의 실제 관계에 관한 좋은 실제 차이에 대한 탐색적 아이디어입니다.
제2종 오류제2종 오류는 누군가가 대안 이론을 거부(기대에 부응하지 않음)할 때 발생합니다.대립 가설이 참인 것처럼 귀무 가설을 기각합니다. 입력오류와 관련된 유형의 위험은 *베타*로 표시됩니다. 그냥 판단하시면 됩니다임의적 가정이 참일 때 제2종 오류가 많이 발생할 확률입니다.모양 µ > 백팔십이지만 종종 대체 이론이 일치합니다.이에 대한 가설은 다음과 같습니다. 일반적으로 아이디어 모집단의 평균값은 309분입니다.기본 출력은 30이며, 이 경우 실제로 일부 확률이 계산되도록 선택할 수 있습니다.오타 2.예:남성이 질병에 걸리기 쉬운 경우 평균 콜레스테롤 수치는 300으로 간주됩니다.그럼에도 불구하고 30피트의 표준 변화에서 남성만이 콜레스테롤 수치 외에 비대증이 있습니다.225 전반적으로 심장병에 대한 소인으로 진단되었으며,분류 오류 II(귀무 추측은 항상 그 사람이 그것에 대해 확실히 둔감하다는 것이었습니다.심장병).z는 (225-300) / 30 = -2.5와 같으며, 이는 엉덩이 0.0062의 면적과 비교됩니다.제2종 오류 확률(*베타*).일반적으로 질병에 걸리기 쉬운 남성의 평균 콜레스테롤 수치가 300 이상인 경우30을 기준으로 한 일종의 표준 편차로 콜레스테롤보다 치솟습니다.이 수준은 다음 중 하나가 있는 경우 남성을 중추 질환에 걸리기 쉬운 것으로 진단할 때 필요합니다.1%를 사용하는 수준에서 한번에 2번째 광범한 오류의 확률은? (귀무가설은한 사람은 다른 사람보다 심혈관 질환이 나타날 가능성이 낮습니다.)퀘스트에서 1%는 가장 일반적으로 2.33(또는 -2.33)과 관련된 z-점수에 해당합니다. -2.33×23= -70; 300 – 70은 230을 지원하는 것과 같습니다.
제1종 오류 – 거짓 긍정(알파)
반드시 기각되어서는 안 되지만 귀무 가설이 거짓으로 기각될 가능성이 거의 항상 있습니다. 의학 이론 시험에서. 데이터 과학자는 0 추측을 수락하거나 거부하기 위해 소비하는 알파 신뢰 기간 임계값(ð >¼)을 선택하는 대안이 있습니다. 이 신뢰도 임계값은 항상 자신감의 척도였지만 고유한 항목이 귀무 가설이 참이라고 간주하여 거부할 가능성도 있습니다. 이러한 종류의 사례 중 하나는 일반적으로 긍정 없음이라고 하는 유형 I 오류입니다.
가설 테스트
평가 가설의 프로세스는 많은 테스트 데이터가 있을 때마다 매우 다차원적으로 보일 수 있습니다. 그러나 지금 보고 있는 일반적인 프로세스는 동일합니다. 가설검증은 귀무가설에 대한 논평을 작성하는 것으로, 수준 선택 부분이 효용성을 갖는다. 귀무 가설은 균형 잡힌 또는 거짓이며 실제로 치료 또는 치료에 대한 욕구를 나타냅니다. 수준의 경우, 약물이 어떻게 작용하는지 논의할 때 전문가가 해당 약물이 질병에 영향을 미치지 않는다고 주장하는 귀무 이론이 될 것입니다. 결과
가설 테스트 가능성
가설 테스트는 인구 속성에 대해 상호 배타적인 두 가지 교훈을 탐구하는 고유한 통계적 추론 경로입니다. 확실한 일반 테스트 가설에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
제1종 오류
제1종 오류는 귀무 추측이 사실일 때 기각될 때 발생하며, 대안적 추측이 받아들여진다. 표지 이미지의 경우 특정 영가설, 즉 여성은 임신을 유지할 수 없는 반면, 선택가설은 남성이 될 것이 현재 임신임이 확실하다. 그런데 산부인과 의사가 증언을 거부해 오판을 하고 있다. 즉, 남성은 임신을 도와야 합니다!
예 2. 신뢰성 기법의 적용
유형 I 및 유형 I 제2종 오류는 내부 신뢰도에도 적용됩니다.공학. 예를 들어 thisReliability 데모 테스트에 나와 있습니다.엔지니어는 일반적으로 유형에 따라 크기를 선택합니다.실수 Ⅱ.
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가설 테스트 오류
이론 테스트에서 연구원은 특정 테스트를 거부하거나 거부하기 위해 노력하지 않습니다.무효 추측. 물론 그들이 정말로 잘못된 추측을 거부하거나 정당한 가설을 거부한다면 그들은 옳습니다. 그러나 큰 0을 거부하는 경우추측하거나 당신이 틀려야합니다부적합한 것을 거부하면서 그들은 각각 큰 실수를 저질렀습니다. 이러한 오류는 유형 I 및 유형 II 오류로 널리 알려져 있으므로 가설 테스트를 수행하는 데 매우 중요합니다.
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