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拒绝正确的无效假设
在相关系数检验中,
无效假设
对于结果有什么影响?
答:
1.确定显著性水平:在进行相关系数检验时,我们需要设定一个显著性水平(通常为0.05或0.01),以确定我们是否
拒绝无效假设
。如果计算出的相关系数的绝对值大于这个显著性水平对应的临界值,我们就拒绝无效假设,认为两个变量之间存在显著的线性关系。反之,如果相关系数的绝对值小于临界值,我们就接受无效假...
什么是统计检验中的两类错误
答:
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指
拒绝
了实际上成立的、
正确的假设
,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想,依据样本统计量作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,错误分为两类。2、第二类错误,Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0 ,也...
为什么要
拒绝假设
?
答:
之所以会出现这种情况,是因为在做
假设
检验的时候,当实验者“
拒绝
”原假设的时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了,也就是说,它还是有可能是对的,换而言之,我们不能逻辑上否定原假设。所以在做假设检验时,我们应该注意到两点:一是我们的“拒绝”和“接受”原假设,不是逻辑上...
在显著性检验时,否定一个
正确的无效假设
HO,则犯了什么错误?
答:
第一类错误,也叫α错误。
在
假设
检验中有两类错误,虚无假设本来是
正确的
,但是
拒绝
了虚无假设,这...
答:
【答案】:D 推断统计;
假设
检验。 在假设检验中虚无假设本来是
正确
的但被
拒绝
了,这类错误被称为弃真错误,即I型错误,又称α错误;虚无假设本来不正确但却接受了,这类错误称为取伪错误,即Ⅱ类错误,又称口错误。
统计学上的P值的含义通俗
答:
P<0.05是指假设H0(即两总体没区别)成立的可能性概率在5%以下,a就是允许犯Ⅰ类错误(
拒绝
了
正确的无效假设
H0)的概率,一般在做假设检验之前先定好,如果a=0.05,表示允许犯Ⅰ类错误的概率为0.05,所以当P<0.05时,说明在a=0.05允许的范围内,认为两总体是有差异的,即两总体差异有统计学...
在
假设
检验中的第一类错误是指什么?
答:
在假设检验中第一类错误是指:当原
假设正确
时
拒绝
原假设。假设检验中的两类错误是指在假设检验中,由于样本信息的局限性,势必会产生错误。概念定义:第一类错误:又Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、
正确的假设
,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。样本中极端数值:当样本中存在极端...
在
假设
检验中有两类错误,其中第一类错误是指( )。
答:
【答案】:A 第一类错误,又称弃真错误,是指
拒绝正确
零假设的错误;第二类错误,又称取伪错误,是指当备选假设正确时反而说零
假设正确的
错误。
简述检验效能及其意义
答:
检验效能,也称为统计检验力或辨别力,是指在假设检验中,当存在真实的效应或差异时,检验能够
正确
地
拒绝无效假设
的能力。简言之,它代表了检验方法识别出真实差异的能力。检验效能的意义 检验效能对于科学研究至关重要,因为它直接关系到研究结果的可靠性和有效性。以下是检验效能的几个关键意义:1. 避免...
假设
检验应注意的问题有哪些
答:
1、做假设检验之前,应注意资料本身是否有可比性。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。3、根据资料类型和特点选用
正确的
假设检验方法。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。5、当检验结果为
拒绝无效假设
时,应注意有发生I类错误的可能性,即错误地拒绝了本身成立...
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假设检验中已拒绝无效假设时
一类错误是指错误的拒绝无效假设
假设检验的无效假设
拒绝无效假设
1类错误拒绝无效假设
假设检验必须建立无效假设
检验假设又称无效假设
拒绝虚无假设时犯的错误是
假设检验拒绝原假设说明