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假设检验相关的第一类错误、第二类错误，怎么降低第一类错误，如

[问答题]
假设检验相关的第一类错误、第二类错误，怎么降低第一类错误，如何同时降低第一类和第二类错误
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牛客555653889号头像 牛客555653889号
第一类错误：弃真错误，即原假设为真却被拒绝的概率；第二类错误：取伪错误，即原假设为假却接受了原假设的概率。当样本量不变时，降低其中一类错误，则必然会使另一类错误增大，所以在实验中一般会优先控制犯第一类错误的概率，一般犯第一类错误的概率不超过5%,即当原假设为真时，接受原假设的概率超过95%。 通过增加样本量，可以同时降低犯第一类错误和第二类错误的概率，因为用样本去估计总体时，样本量越大，样本和总体之间的差异就会越小
发表于 2022-08-17 12:48:51 回复(0)
想中彩票的中国人在度假头像 想中彩票的中国人在度假
第一类错误原假设（H0）为真时错误拒绝，概率为α。α=0.05,100次检验中平均5次误判；第二类错误为H0为假时错误接受，概率为β。β=0.2,则20%可能错过实际有效的策略。 降低第一类错误方法：降低alpha，可以更严格的控制误拒原假设的风险； 同时降低一类二类的方法：1.增加样本量，提升检验效力（1-β）；2.优化统计方法，使用更高效模型减少数据噪声；
发表于 2025-04-07 17:29:16 回复(0)
bruh_123头像 bruh_123
第一类错误指原假设为真，我们却错误的抛弃了原假设。第二类错误指原假设为伪，我们却没有拒绝原假设。同时降低犯两类错误的方法是扩大样本量，因为样本量越大它的均值，标准差和分布越接近于总体。
发表于 2025-03-20 15:50:54 回复(0)
感性的小黄鸭在喝茶头像 感性的小黄鸭在喝茶
在样本量不可变时，第一类错误和第二类错误之间存在权衡关系，降低一种错误的同时可能会增加另一种错误，所有优先控制第一类错误；样本量可变时，可以增加样本量，可以同时降低犯第一类错误和第二类错误的概率。
发表于 2024-12-02 22:46:53 回复(0)
痴心的靓仔许愿简历通过头像 痴心的靓仔许愿简历通过
第一类错误：当原假设为真时，拒绝原假设 第二类错误：当原假设为假时，没有拒绝原假设 在样本量不变时，增大第二类错误就会减少第一类错误，通过增加样本量，可以同时降低犯第一类错误和第二类错误的概率，因为用样本去估计总体时，样本量越大，样本和总体之间的差异就会越小
发表于 2024-07-31 15:20:18 回复(0)
Peggy_r头像 Peggy_r
在实验中我们一般优先控制第一类错误，因为原假设是非常明确的
发表于 2024-05-12 09:57:32 回复(0)
深情的靓仔在攒经验头像 深情的靓仔在攒经验
increase sample size. In machine learning, it is basically justg increase the accuracy.
发表于 2024-04-28 04:43:47 回复(0)
不要葱花的肖恩很乐观头像 不要葱花的肖恩很乐观
第一类错误为弃真错误或显著性水平，即原假设是真被拒绝的概率，第二类错误叫做采伪错误，即原假设是假而我们没有拒绝的概率。在一定样本量的情况下，减少一类错误而增大另一位错误，在实践中我们优先控制第一类错误。
发表于 2023-11-07 22:36:16 回复(0)
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上传者：real1993
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