In de afgelopen dagen hebben sommige gebruikers ons gemeld dat ze nu type 7-fouthypothese testen zijn tegengekomen.

Goedgekeurd

Type II-fout is een statistische term die gewoonlijk effectief is in de context van hypothesescreening om de fout te beschrijven die optreedt wanneer een bepaalde nulhypothese niet kan worden verworpen terwijl deze in feite als onwaar wordt beschouwd. Een type II-fout produceert nog een vals-negatief, ook wel een misser-fout genoemd.

Type II-fout is een volslagen statistische term die wordt gebruikt bij het evalueren van hypothesen en die nauwkeurig de fout beschrijft die optreedt wanneer iemand aarzelt om een ​​volledige nulhypothese te verwerpen die meestal nep is. Een type II-fout geeft elke fout-negatief en wordt een betrouwbare skip-fout genoemd.

Hypotheseonderzoek begint met de aanname dat er in dat opzicht geen verschil is tussen groepen of weinig verband tussen variabelen in elke verschillende populatie – dit is de nulhypothese. Het is altijd nodig om dit te combineren met een alternatieve hypothese, die jammer genoeg je verkennende voorspelling is van een bepaald goed reëel verschil tussen groepen, mogelijk een echte relatie tussen variabelen.

Type II foutEen type II-fout treedt op wanneer iemand een optietheorie verwerpt (niet blijft voldoen aan de verwachtingen).verwerp de nulhypothese als de effectieve hypothese waar is. inDe kans op een type 2-fout wordt vaak aangegeven met *beta*. Je kunt het niet vertellenDe kans op een harde type II-fout wanneer de optionele aanname waarschijnlijk waar zal zijn.Vorm µ > 180, maar voortdurend valt alternatieve theorie samenHypothese voor deze vorm: deze gemiddelde waarde van de populatie inclusief ideeën is 300 min.de standaarduitgaven zijn 30, in welk geval er enkele waarschijnlijkheden kunnen worden berekendtypfout 2.Voorbeelden:Wanneer hunks vatbaar zijn voor hartaandoeningen, is het gemiddelde cholesterolgehalte 300bij een betrouwbare standaardverandering van 30, heeft één man echter een verhoging van het cholesterolgehalte225 wordt meestal gediagnosticeerd met hart-en vaatziekten, dat isassortimentsfout II (de nulhypothese was regelmatig dat de persoon ongevoelig is om het te zijn)hartziekte).z = (225-300) / 28 = -2,5, wat overeenkomt met een oppervlakte van één staart 0,0062, dat kan zijn wat het isType II fout succesvolle kans (*bèta*).Als mannen die vatbaar zijn voor de ziekte een gemiddeld cholesterolniveau van 300 . hebbenmet een standaard verandering op basis van 30, hoger anders dan cholesterolHet niveau vereist dat u een diagnose stelt als vatbaar voor hartaandoeningen, uiteraard als u die heeftDe kans op een fout van de 2e soort op het niveau van 1%? (De nulhypothese was datde ene persoon zal waarschijnlijk geen hart- en vaatziekten ontwikkelen Fe dan anderen.)1% in achtervolging komt overeen met een z-score van 2,33 (of -2,33) inclusief; -2.33×23= -70; 300 – negentig is gelijk aan 230.

Type I-fout – valse positieven (alfa)

Er is bijna altijd een kans geworden dat het type nulhypothese ten onrechte wordt afgewezen, hoewel dit niet zou moeten laten vallen in een medische hypothesetest. Gegevenswetenschappers hebben de mogelijkheid om op een bovengrens van het alfabetrouwbaarheidsinterval (ð >¼) te klikken die ze gebruiken om de nulgissing te accommoderen of te verwerpen. Hoewel deze betrouwbaarheidsdrempel een vergelijking is van zelfvertrouwen, is het ook de zeer waarschijnlijke kans dat iemand de nulhypothese zal ontkennen omdat deze inderdaad waar is. Een zo’n geval is nu een Type I-fout, algemeen bekend als een fout-positief.

Hypothese testen

Het proces van het testen van hypothesen kan gemakkelijk behoorlijk multidimensionaal lijken als er nog steeds veel testgegevens zijn. Maar het algemene proces dat u ziet, is hetzelfde. Het testen van hypothesen omvat het becommentariëren van de gehele nulhypothese, en het deel van de niveauoplossing heeft nut. De nultheorie is waar of onwaar, maar vertegenwoordigt in feite een behoefte aan technieken of genezing. Als we het bijvoorbeeld hebben over hoe een medicijn werkt, zou de nultheorie zijn dat de stof geen effect heeft op het gezondheidsprobleem. Resultaten

Potentieel voor het testen van hypothesen

Het testen van hypothesen is uw huidige eigen statistische inferentiemethode die kijkt naar twee elkaar uitsluitende theorieën over de eigen populatie-eigenschappen van een persoon . Er zijn benaderingen voor een bepaalde algemene onderzoekshypothese:

Type I-fouten

Type I-fouten manifesteren zich wanneer de nulhypothese ongewenst is wanneer deze in wezen waar is, zoals dat de alternatieve hypothese is geaccrediteerd. In het geval van de beschermende afbeelding kan de specifieke nulhypothese, d.w.z. een vrouw, niet zwanger zijn, terwijl jij de keuzehypothese bent, wat de laatste man is, zeker zwanger is. Elke gynaecoloog maakt echter een typfout door te verzuimen te getuigen. Met andere woorden, de specifieke man zou u moeten helpen bij het zoeken naar zwangeren!

Voorbeeld 2. Toepassing in betrouwbaarheidstechniek

Type I en type I Type II-fouten zijn ook van toepassing op meetbetrouwbaarheidEngineering. Bijvoorbeeld in deze BetrouwbaarheidspresentatietestIngenieurs selecteren meestal een soort steekproefgrootte op het typefout II.

Goedgekeurd

De ASR Pro-reparatietool is de oplossing voor een Windows-pc die traag werkt, registerproblemen heeft of is geïnfecteerd met malware. Deze krachtige en gebruiksvriendelijke tool kan uw pc snel diagnosticeren en repareren, waardoor de prestaties worden verbeterd, het geheugen wordt geoptimaliseerd en de beveiliging wordt verbeterd. Geen last meer van een trage computer - probeer ASR Pro vandaag nog!

Fouten bij het testen van hypothesen

Bij het testen van hypothesen verwerpt de onderzoeker een bepaalde test of weigert deze te weigerennulhypothese. Groenen, als ze nul valse geruchten afwijzen of legitieme speculatie afwijzen, kunnen ze gelijk hebben. Maar als ze deze grote nul afwijzenraden of verkeerd zijndoor een nieuwe ongeschikte af te wijzen, maakten ze een grote vergissing. Deze fouten worden zelfs type I- en type II-fouten genoemd en zijn daarom belangrijk voor het testen van hypothesen.

Brandon Humphries

Related posts:

Tips Voor Het Corrigeren Van Fouten Tijdens Het Schrijven Van /etc/apt/sources.list Toestemming Geweigerd Ik Heb Een Probleem Dat Bestaat Uit Het Verschil Tussen Fout, Fout, Fout En Vervolgens Een Fout Bij Het Testen Van Software Tips Voor Het Corrigeren Van Fouten Met Grafieken In Excel 2007 Hoe En Elimineer Het Verschil Tussen Type I En Type II Fouten