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II型错误定义

发布时间:2019-11-05 21:34:19     热度:
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什么是II型错误?

 

II型错误是一个统计术语,指的是不拒绝错误的虚假假设。它在假设检验的背景下使用。

 

在统计分析中,类型I错误是对真实无效假设的拒绝,而类型II错误则是当人们未能拒绝实际上为假的无效假设时发生的错误。换句话说,它会产生误报。该错误拒绝了替代假设,即使它并非偶然发生。

 

重要要点

 

II型错误定义为错误地保留原假设的概率,而实际上不适用于整个总体。

II型错误实质上是假阳性。

通过制定更严格的标准来拒绝原假设,可以减少II型错误。

分析人员需要权衡II型错误与I型错误的可能性和影响。


II型错误定义
 

了解II型错误

 

II型错误确认了一个应该被拒绝的想法,声称这两个遵守情况是相同的,即使它们是不同的。即使备选假设是自然的真实状态,II型错误也不会拒绝原假设。换句话说,错误的发现被认为是正确的。II型错误有时称为beta错误。

 

通过制定更严格的标准来拒绝原假设,可以减少II型错误。例如,如果分析人员认为置信区间+/-95%之内的任何事物在统计上都是有意义的,则通过将该公差提高到+/-99%,可以减少误报的机会。但是,同时执行此操作会增加遇到I型错误的机会。进行假设检验时,应考虑发生I型错误或II型错误的可能性或风险。

 

采取减少遇到II型错误的机会的步骤往往会增加I型错误的机会。

 

I型和II型错误之间的差异

 

II型错误和I型错误之间的区别在于,当I型错误为真(假否定)时,它会拒绝原假设。犯下I型错误的概率等于为假设检验设置的显着性水平。因此,如果显着性水平为0.05,则可能发生5%的I型错误。

 

犯II型错误的可能性等于一减去测试的功效,也称为beta。可以通过增加样本量来增加测试的功效,从而降低发生II型错误的风险。

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