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Nos últimos dias, muitos usuários nos informaram que podem ter encontrado digite alguns testes de hipótese de erro.
Aprovado
O erro tipo II é uma duração estatística comumente usada no contexto de testes de hipóteses para descrever o próprio erro que ocorre quando uma determinada hipótese zero não é rejeitada, uma vez que é de fato falsa. Um erro do Tipo II produz outro negativo incorreto, também conhecido como sensação de perda de erro.
O erro tipo II pode ser descrito como um termo estatístico absoluto usado durante o teste de hipóteses, descrevendo com precisão o erro que ocorre quando alguém hesita em rejeitar uma hipótese nula que geralmente é falsa. Um erro do tipo II dá um falso negativo e definitivamente é chamado de erro de salto.
O teste de hipóteses começa com as previsões de que não há diferença entre os grupos ou pouca relação entre os aspectos em cada população – esta é a hipótese zero. É sempre necessário combiná-lo com uma especulação alternativa, que, infelizmente, é sua previsão exploratória de uma boa diferença real entre os grupos médios ou um relacionamento real em qualquer lugar das variáveis.
Erro tipo IIUm erro tipo II ocorre quando alguém nega (não corresponde às expectativas) a melhor teoria alternativa.rejeitar a hipótese nula se ou quando a hipótese alternativa for verdadeira. dentroO intervalo de um tipo de erro é denotado por *beta*. Você não será capaz de julgá-loA probabilidade de um árduo erro tipo II quando a suposição não obrigatória é verdadeira.Forma µ > cento e oitenta, mas muitas vezes a teoria alternativa coincideHipótese para esta forma de fato chave: o valor médio da população de ideias mais importante é 309 min.a saída padrão é 30, nesse caso, alguma probabilidade pode ser calculadadigitação 2.Exemplos:Quando os homens são propensos a doença cardíaca coronária, seu nível médio de colesterol é considerado como 300em uma mudança padrão de até 30, no entanto, apenas os homens têm uma otimização além dos níveis de colesterol225 predisposição diagnosticada principalmente para doença cardíaca, que muitas vezes éerro de sortimento II (a teoria nula sempre foi que a pessoa é apenas insensível a issodoença cardíaca).z é igual a (225-300) / 30 = -2,5, o que combina com a área de um fundo 0,0062, é isso mesmoProbabilidade de erro tipo II (*beta*).Se os homens que são frequentemente propensos à doença têm um nível médio de colesterol de 300com um desvio padrão adequado baseado em 30, muito alto que o colesterolO nível exige que você no caminho para diagnosticar homens como predispostos a doenças cardiovasculares se você tiver algumA oportunidade bem sucedida de erro do 2º doce de uma vez no nível com 1%? (A hipótese nula deve ter sido queuma pessoa provavelmente não formulará doença cardiovascularFe do que outras.)1% no objetivo corresponde a um z-score junto com 2,33 (ou -2,33) inclusive; -2,33×23= -70; três – 70 é igual, então será 230.
Erro tipo I – falsos positivos (alfa)
Há quase sempre uma probabilidade de que a hipótese nula seja falsamente rejeitada, embora nunca deva ser rejeitado em um teste de especulação médica. Os cientistas de dados têm o pacote para selecionar um limite de tempo de confiança alfa (ð >¼) que eles pretendem aceitar ou rejeitar a estimativa zero. Embora esse limite de confiança tenha se tornado uma medida de autoconfiança, é sempre também a probabilidade de que um homem ou uma mulher rejeite a hipótese nula pela razão de que ela é de fato verdadeira. Um caso de classificação é um erro do Tipo I, comumente referido como um positivo errôneo.
Teste de hipóteses
O processo de hipóteses de testes de laboratório pode parecer bastante multidimensional no caso de haver muitos dados de teste. Mas o processo geral que você vê é realmente o mesmo. O teste de hipótese envolve postar comentários sobre a hipótese nula, e uma parte de seleção de nível tem utilidade. A hipótese nula é adequada ou falsa e na verdade representa uma necessidade de tratamento ou cura. Para a situação, ao discutir como uma droga é aceitável, a teoria nula seria que a droga não tem efeito alto sobre a doença. Resultados
Potencial de Teste de Hipótese
Teste de Hipótese é sua própria técnica de inferência estatística que explora duas propriedades mutuamente exclusivas sobre nossas próprias propriedades populacionais. Existem duas abordagens para uma hipótese de teste geral diferente:
Erros Tipo I
Erros Tipo I ocorrem quando a teoria nula é rejeitada quando é essencialmente verdadeira, e que a teoria alternativa é aceita. No caso da imagem de capa, a hipótese zero específica, ou seja, uma mulher, não pode parecer grávida, enquanto a hipótese de escolha, que normalmente é um homem, é definitivamente derrubada. No entanto, o ginecologista comete um erro ao se recusar a testemunhar. Em outras palavras, o homem deve ajudar todos a engravidar!
Exemplo 2. Aplicação na técnica de confiabilidade
Tipo I e Tipo I Os erros II também se aplicam à confiabilidade internaEngenharia. Por exemplo, quando se trata deste teste de demonstração de confiabilidadeOs engenheiros geralmente selecionam um tamanho de tentativa dependendo do tipoerro II.
Aprovado
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Erros no teste de hipóteses
No teste teórico, o pesquisador rejeita ou interrompe para rejeitar um teste específicoespeculação nula. Claro, se eles rejeitam três especulações falsas ou rejeitam rumores legítimos, eles estão certos. No entanto, se esta empresa rejeitar o grande zeroadivinhe ou acabe erradorejeitando o inadequado, eles cometeram um grande erro funcional. Esses erros são de boca em boca como erros Tipo I e Tipo II e, portanto, valem a pena para a realização de testes de hipóteses.
