假设检验的错误为什么要分为两类

在假设检验的过程中,经常会遇到两类检验错误。讨论了两类错误所引起的不同后果,并提出了减小错误的解决方案。

检验假设的两类错误概率的具体形式

在一个正态总体下方差σ^2已知时，给出了对检验假设H0：u=u0的两类错误概率的具体形式，并依据它们的具体形式对两类错误α、β与n的大小变化规律的关系作了简要分析。

对假设检验中两类错误的探讨

分析研究假设检验中两类错误产生的原因及关系,探讨控制两类错误的方法,对两类错误的计算作定量分析。

犯两类错误概率相等的检验函数

设有总体X具有概率密度或概率分布列f(x,θ),θ未知,θ∈(?)={θ_0,θ_1},要检验假设(?),样本X_1,X_2、…、X_n 本文为克服最优势检验中原假设与备择假设地位不对称的矛盾,提出了一种检验法则:此检验函数具有与最优势检验形式相同的检验函数,且犯第一、第二两类错误的概率相等。本文证明了这样的检验验函数是存在的,并且举例以说明之。

关于医学统计中假设检验的两类错误

本文就医学统计中假设检验的基本思想、产生两类错误的原因、两类错误的关系和正确理解差别统计意义进行了较深刻的论述。

单个均值检验中两类错误的成因及计算——兼与卢淑华教授商榷

在统计检验中,会犯两种类型的错误:第一类错误与第二类错误。以单个均值的检验为例,分析了它们的成因和计算方法。可以认为,第一类错误由检验中的实际推断原理引起,第二类错误由检验中的逻辑谬误引起。第一类错误出现的概率为显著性水平α,即小概率事件发生的概率。第二类错误的计算方法是阐述的重点,也是在解决这一问题上与目前的方法不一致的地方。

关于假设检验的两类错误在应用上的处理方法

正态总体的假设检验在工业管理、商业经济以及其它许多部门上的应用相当普遍。如果将检验问题视为决策问题加以讨论,则决策空间可记为 E={ε0,ε1} 其中ε0表示所提出的假设H0将被接受的决策;而ε1则表示H0将被拒绝的假设,或称之为接受备选假设H1

原假设选取与犯错误的概率

对α,β的关系及影响因素进行讨论并提出对策.

数据是否应适用必需设施原则?--基于“两种错误”的分析

本文在对数据资源的特点、必要设施原则的发展史进行归纳的基础上,采用“两种错误”的观点对数据是否可以适用必需设施原则进行了讨论。本文认为,应该根据具体情况决定是否适用该原则。为了防止适用必需设施原则后“第一类错误”的大幅度增加,可以引入严格的适用条件,控制其发生的概率。在此基础上,再适用必需设施原则,降低“第二类错误”。参考现有文献中对于必需设施原则适用标准的讨论,本文提出了对数据适用必需设施原则的五个准则。

基于有序分类数据的多重假设检验研究综述

随着海量数据的涌现,多重假设检验越来越多地被用来做大规模统计推断。基于有序分类数据,对常用的统计分析模型和多个样本组差异性的多重假设检验方法,包括秩和检验法和潜变量模型法,及其最新进展进行了综述,并对多重假设检验在各个学科领域的分析应用进行了探讨。

签字注册会计师工作转换能否提升审计质量?

本文以2016—2021年A股上市公司为样本,实证检验审计师工作转换对审计质量的影响。研究发现,工作转换能够显著提高审计质量;在区分向上和向下的工作转换后,上述结论依然成立。进一步研究表明,审计师工作转换提高审计质量与审计师能力有关,并且工作转换能力显著降低审计师犯第一类错误的概率;但工作转换与改善审计师独立性无关。拓展性分析还发现,审计师进行工作转换得到了客户的积极反馈,表现为审计师进行工作转换后,客户的流失率降低、愿意支付的审计费用提高。

P值的显式表达式及其概率分布性质

针对几个常见的假设检验问题,首先给出检验P值的显式表达式,然后推导出P值作为一个随机变量的概率分布,接着证明P值在满足如下三个条件下服从均匀分布:真实参数为最接近对立假设的原假设参数值、检验统计量的相应零分布被正确指定、该零分布的分布函数可逆.

双边数据风险差的一致性检验

本文探讨了多组双边数据风险差的一致性假设检验问题及其检验过程,在一致性检验中,当样本量较小时,Wald统计量和Score统计量的第一类错误率接近于预设的显著性水平0.05,然而似然比统计量显示出了比较膨胀的第一类错误率。当样本量较大时,Score统计量检验效果更佳。随着样本量的增加,所有统计量检验效果趋于稳健。因此,在评估第一类错误率性能时,对于多组双边数据,建议采用统计量Score统计量进行风险差的一致性检验。

中介效应检验程序及其应用

讨论了中介变量以及相关概念、中介效应的估计;比较了检验中介效应的主要方法;提出了一个检验程序,它包含了依次检验和Sobel检验.该程序检验的第一类和第二类错误率之和通常比单一检验方法小,既可以做部分中介检验,也可以做完全中介检验.作为示范例子,引入中介变量研究学生行为对同伴关系的影响.

基于小批量制造过程的动态质量控制限及其简便计算方法

讨论了一种基于t分布动态控制限的小批量生产质量控制方法,并给出了该控制限的简便计算过程。控制方法通过分析抽样样本数量与控制图虚发警报概率之间的函数对应关系,得到一组能使虚发警报概率保持相对稳定的动态控制限,建立了基于t分布的控制界限值随样本数量变化的数学模型,并利用上侧分位数的初等数学表达式近似表示t分布,从而简化计算过程。实际计算结果表明,当样本组数小于5时,控制方法的计算误差仅为正态逼近法的20%。控制方法形式简单,不需使用正态分布函数,适合小批量生产过程的质量控制。

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。

四格表资料三种常用统计方法的比较

本文应用计算机模拟方法比较了四格表资料三种常用统计方法，即ＰｅａｒｓｏｎＸ２检验（非校正Ｘ２检验）、Ｙａｔｅｓ校正Ｘ２检验和Ｆｉｓｈｅｒ精确概率法的第一类错误概率和把握度Ｓ结果显示ＰｅａｒｓｏｎＸ２检验较其他两种方法的第一类错误概率更接近检验水准，且其把握度更高，不受诸如理论频数小于５或样本含量不足４０等条件的限制，对此结论无根本影响。故提倡在任何场合下均可用ＰｅａｒｓｏｎＸ２检验分析国格表资料。

教育研究中定量方法的局限性

教育研究中定量方法的局限性谢小庆北京语言文化大学在教育科学研究中，主要有两种方法：一是基于经验和直觉之上的定性方法，一是基于理性和逻辑之上、借助数学工具而实现的定量方法。随着计算技术的不断发展，定量方法日益得到广泛的应用。定量方法具有哪些优越性和局限...

基于ZIP模型的零膨胀检验方法的比较研究

针对已存在关于零膨胀的R检验、C检验、Score检验、卡方检验、似然比检验、Wald检验和基于置信区间检验,通过Monte Carlo模拟分析方法,在功效和犯第一类错误比例的意义下,在不同零膨胀程度、不同均值和不同样本量下对上述检验作比较研究.得到了不同条件下7种检验方法的优良性,并结合理论对7种检验方法进行分析.