假设检验中控制第二类错误的探讨

总体参数假设检验中犯第二类错误的概率受到检验水平、参数真值和样本容量等因素的影响。花费过多的成本(样本容量很大)去检验总体参数与待检值是否还存在细小的差距往往是不必的,因而,在给定"辨别差距"的情况下,可以通过选择样本容量在一定程度上实际实现对两类错误的控制。

假设检验中第二类错误极小值的求法

在假设检验中,人们总希望犯两类错误的概率都很小,但这很难实现。本文介绍了当样本容量n固 定,显著性水平a为特定值时,使“犯第二类错误”的概率取得极小值的方法。

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。

民机复合材料等同性验证方法及二类错误控制研究

在民用复合材料飞机的制造和适航审定过程中,复合材料等同性验证在新材料替代原材料后的适航认证方面发挥重要作用。基于复合材料等同性的验证原理,针对控制复合材料性能的关键参数,研究了等同性的验证方法。运用假设检验的方法,推导了复合材料等同性中第二类错误的理论分析方法,并提出和讨论了降低犯第二类错误概率的措施。研究表明:通常利用统计检验来比较新材料与原材料在关键性能上的差异程度以判定材料是否等同;在目前的复合材料等同性检验中,除了注意第一类错误的控制,更应该重视危害性更大的第二类错误;而增大试验样本数量能够有效降低犯第二类错误的概率;针对复合材料在民用飞机中的应用位置和受力情况来控制犯第二类错误的概率,选择等同性试验样本数量,以达到在等同性验证中既控制第二类错误又降低验证成本的目的。

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

谈谈假设检验中的两类错误

众所周知,由于样本的随机性,以样本结果进行假设检验而作出推断时,人们并不能百分之百地肯定不发生错误。一般而论,假设检验可能有两类错误:如果原假设H。是正确的,但通过试验结果的检验后却否定了它,这就是造成所谓第一类错误(弃真错误);反之,如果原假设H。是错误的,而通过试验结果的检验后却接受了它。

假设检验中两类错误问题

假设检验是概率论与数理统计的一个重要课题。其中关于“两类错误”的概念、控制、关系等一系列问题构成其中心内容,并在质量管理等经济研究工作中有着广泛的应用。但目前现行的经济类教科书中,对上述问题缺乏系统详细的论述,偏向于简单的纯应用化,这给教学及自学者学习过程带来诸多不便。针对这一情况,本文将对两类错误的几个主要问题作一系统的阐述,并对各类问题附上一定的例题。旨在能给从事教学工作的同行一点方便,给经济工作者一点启发与帮助。

参数区间估计和假设检验的关系——对统计教学过程中一个常见错误的讨论与纠正

总体未知参数的区间估计和假设检验是最常见、最常用的统计推断,因此,搞清楚它们之间的关系非常重要。明确两者的统一性与不统一性,有助于修正统计工作和教学中出现的一些似是而非的说法。

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。

假设检验的错误分析

假设检验中有两种不同检验方法,即原假设和备择假设,而应用不同的方法经常会得到不同的结论.较好的结果是在第一类错误相同的条件下,犯第二类错误小的方法得到的结论.指出在比较第二类错误的大小过程中常见的错误及其产生的原因,并给出在实际应用中选取原假设的原则.

一本错误百出的畅销书

书籍是传播科学文化知识的重要工具,好书对精神文明和物质文明建设具有重要的推动作用。因此有人说,好书是人们无言的老师。近年来我国出版事业空前发展,每年出书10万种左右,装帧设计越发精美,质量上乘者占大多数。但是也有少数出版者赚钱心切,只要好销,管它还带着多少泥,硬让读者咽将下去。图书生产也是有技术标准的,文字平均差错率不得超过万分之一。如果超标准了怎么办?是让读者"咽"下去,还是"吐"出来——退货?

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。

基于抗差估计的网络RTK基站双差模糊度检验与修正方法

针对网络RTK基站模糊度固定检验中的第二类"纳伪"错误,提出了基于抗差估计的模糊度检验,并且使用改正数V进行模糊度修正的方法。该方法首先在模糊度初始化后,使用抗差估计进行单历元基线解算,并且与已知精确坐标比较确定模糊度总体是否解算成功,在整体解算成功后,使用改正数V的平均值判断是否有单个模糊度固定错误。如果有固定错误的,对改正数V的平均值进行逐个检验,并使用未通过检验的改正数V的平均值修正无电离层组合,联合宽巷组合修正模糊度修正L1和L2模糊度。实验证明,该方法能有效地对模糊度检验中的第二类"纳伪"进行检验和修正。

研究设计中样本量的确定

样本量的确定是研究设计的重要环节,因为它直接影响到统计效力和统计结论效度。鉴于外语教学研究者对确定合适样本量的重要性缺乏充分的认识,以方差分析为例介绍决定研究所需样本量的三个参数——第一类错误率、统计效力和效应量(或非中心参数),同时探讨这些参数之间的关系及其对样本量的影响,并进一步讨论估计总体效应量的常用手段和计算研究所需样本量的常用方法。