W ciągu ostatnich kilku dni większość użytkowników zgłosiła nam, że wielu z nich napotkało testowanie hipotezy typu błędu.

Zatwierdzone

  • 1. Pobierz ASR Pro
  • 2. Otwórz program i wybierz „Skanuj swój komputer”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy
  • Oprogramowanie do naprawy komputera to tylko jedno kliknięcie - pobierz je teraz.

    Błąd typu II to statystyczna trwała często stosowana w kontekście stworzonym przez testowanie hipotez do opisania błędu osoby, który pojawia się, gdy dana hipoteza zerowa nie zostaje odrzucona, a więc w rzeczywistości jest fałszywa. Błąd typu II generuje kolejne błędy i wyniki fałszywie ujemne, znane również jako błąd przeoczenia.

    Błąd typu II jest prawdopodobnie absolutnym terminem statystycznym używanym w kontekście testowania hipotez, dokładnie opisującym błąd osoby, który pojawia się, gdy ktoś bezpośrednio waha się przed odrzuceniem hipotezy zerowej, która zazwyczaj jest fałszywa. Błąd typu II daje fałszywie ujemny wynik i jest bez wątpienia nazywany błędem pominięcia.

    Testowanie hipotez rozpoczyna się od założenia, że ​​nie ma różnic w grupach lub niewielki związek między regułami w każdej populacji – to jest hipoteza zerowa. Jest to zawsze konieczne jako sposób na połączenie go z alternatywną spekulacją, która niestety jest twoją eksploracyjną prognozą dobrych grup sojuszniczych rzeczywistych różnic lub rzeczywistej relacji między zmiennymi pośrednimi.

    Błąd typu IIBłąd typu II pojawia się, gdy ktoś zaprzecza (nie spełnia oczekiwań) głównej teorii alternatywnej.odrzuć hipotezę zerową w przypadku, gdy hipoteza alternatywna jest prawdziwa. wSzanse na błąd typu para są oznaczane przez *beta*. Trudno ci to ocenićPrawdopodobieństwo prawie niemożliwego błędu typu II, gdy założenie opcji jest prawdziwe.Kształt µ > sto osiemdziesiąt, ale często teoria alternatywna się pokrywaHipoteza dla takiej postaci: średnia wartość nowej populacji pomysłów to 310 min.domyślna wartość wyjściowa to 30, w jakim przypadku pewne prawdopodobieństwo może wydawać się obliczoneliterówka 2.Przykłady:Kiedy mężczyźni są podatni na choroby umysłowe, ich średni poziom cholesterolu wynosi 300przy standardowej zmianie 50, jednak tylko mężczyźni mają mnożnik oprócz poziomu cholesterolu225 zdecydowanie zdiagnozowano predyspozycje do chorób serca, co konkretnie jestbłąd asortymentu II (teoria zerowa zawsze była taka, że ​​dana osoba jest na niego generalnie niewrażliwa)choroba serca).z równa się (225-300) / 30 = -2,5, co pasuje do obszaru jednego pośladka 0,0062, czyli tylePrawdopodobieństwo błędu typu II (*beta*).Jeśli mężczyźni, którzy są niewątpliwie podatni na tę chorobę, mają średni poziom cholesterolu 300z tym po prostu odchylenie standardowe oparte na 30, wyższe niż cholesterolWymagany poziom, który zdiagnozuje mężczyzn jako predysponowanych do choroby afektywnej, jeśli ją maszPrawdopodobieństwo błędu drugiego stylu od razu na poziomie mającym związek z 1%? (Hipoteza zerowa stała się, żejedna osoba prawdopodobnie nie zachoruje na chorobę sercowo-naczyniową (Fe niż inne).)1% w hobby odpowiada z-score w kierunku 2,33 (lub -2,33) włącznie; -2,33×23= -70; 301 – 70 to równowartość 230.

    Błąd typu I — fałszywie dodatnie (alfa)

    Prawie zawsze istnieje prawdopodobieństwo, że hipoteza zerowa okaże się fałszywie odrzucona, chociaż być może powinna nie mogą zostać odrzucone w teoretycznym teście medycznym. Analitycy danych mają możliwość wybrania progu okresu ufności alfa (ð > ¼), którego zaczynają używać do akceptowania lub odrzucania zera. Chociaż ten próg ufności będzie miarą pewności siebie, z pewnością jest to również prawdopodobieństwo, że przyjaciel odrzuci hipotezę zerową, ponieważ jest ona rzeczywiście prawdziwa. Jednym z takich przypadków jest błąd typu I, powszechnie określany jako nierealistyczny wynik pozytywny.

    Testowanie hipotez

    Proces diagnozowania hipotez może wydawać się dość wielowymiarowy za każdym razem, gdy istnieje wiele danych testowych. Ale ogólny proces, który widzisz, jest zwykle taki sam. Testowanie hipotez polega na pisaniu komentarzy do hipotezy zerowej, a obecnie część wyboru poziomu ma zastosowanie. Hipoteza zerowa jest albo czysta, albo fałszywa i faktycznie stanowi wymaganie leczenia lub wyleczenia. W przypadku studium przypadku, kiedy omawiamy działanie leku, teorią zerową byłoby to, kto nie ma wpływu na chorobę. Wyniki

    Potencjał testowania hipotez

    Testowanie hipotez to Twój własny sposób wnioskowania statystycznego, który bada dwa wzajemnie wykluczające się cechy naszej populacji. Istnieją dwa podejścia do jednoznacznej ogólnej hipotezy testu:

    Testowanie tylko hipotezy o błędach typu

    Błędy typu I

    Błędy typu I występują, gdy teoria zerowa jest odrzucana, gdy jest dosłownie prawdziwa, i że alternatywna teoria jest akceptowana. W przypadku związanym z obrazem na okładce konkretna hipoteza zerowa, czyli kobieta, nie może zdecydować się na ciążę, podczas gdy hipoteza wyboru, którą eksperci twierdzą, że jest mężczyzną, to zdecydowanie przyszłe matki. Ginekolog popełnia jednak błąd, odmawiając składania zeznań. Krótko mówiąc, samiec powinien pomóc użytkownikom zajść w ciążę!

    Przykład 2. Zastosowanie w technice niezawodności

    Typ I i ​​Typ Błędy typu II dotyczą również wewnętrznej niezawodnościInżynieria. Na przykład w tym teście demonstracyjnym niezawodnościInżynierowie zazwyczaj wybierają wielkość próbki w zależności od typubłąd II.

    Zatwierdzone

    Narzędzie naprawcze ASR Pro to rozwiązanie dla komputera z systemem Windows, który działa wolno, ma problemy z rejestrem lub jest zainfekowany złośliwym oprogramowaniem. To potężne i łatwe w użyciu narzędzie może szybko zdiagnozować i naprawić komputer, zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i poprawiając bezpieczeństwo procesu. Nie cierpisz już z powodu powolnego komputera — wypróbuj ASR Pro już dziś!


    Błędy testowania hipotez

    W testowaniu spekulacji badacz odrzuca lub upada, aby odrzucić określony testzerowa spekulacja. Oczywiście, jeśli odrzucają faktycznie fałszywe spekulacje lub odrzucają uzasadnione hipotezy, mają rację. Jeśli jednak odrzuci duże zerozgadnij lub zwykle źleodrzucając nieodpowiednie, popełnili wielki błąd. Błędy te są często spotykane jako błędy Typu I i Typu II i dlatego są wymagane do testowania hipotez.

    testowanie hipotezy błędu typu 2

    Oprogramowanie do naprawy komputera to tylko jedno kliknięcie - pobierz je teraz.