简述假设检验中的两类错误I型错误与Ⅱ型错误的关系和控制方法。
题目
简述假设检验中的两类错误I型错误与Ⅱ型错误的关系和控制方法。
相似考题
参考答案和解析
答案：
解析：
(1)两类错误的关系①a+p不一定等于1。α与卢是在两个前提下的概率。α是拒绝Ho时犯错误的概率，其前提是“Ho为真”；卢是接受Ho时犯错误的概率，其前提是“Ho为假”。②在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大。许多情况需要在规定α的同时尽量减少β。(1)两类错误的控制①控制d错误的方法就是选用较高的显著性水平。②在规定α的同时尽量减少卢的方法包括：第一种方法是利用已知的实际总体参数与假设参数值之间的大小关系，合理安排拒绝区域的位置，即合理选择左侧检验、右侧检验和双侧检验。第二种方法是增大样本容量。因为样本容量越大，抽样误差σ／越小，抽样分布的形态越高狭陡峭，两侧的面积越小，越能使第二类错误减少。 要回答本题，关键要理解两类错误的含义。第一类，虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即I类错误，这类错误的概率以α表示，因此也叫α型错误。第二类，虚无假设H0本来不正确，却接受了H0，这类错误为取伪错误，即Ⅱ类错误，这类错误的概率以β表示，因此也叫β型错误。
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第1题：
在假设检验中，本应用双侧检验而用了单侧检验，当拒绝H。时将会出现
A.I型错误增大
B.Ⅱ型错误增大
C.I型错误减小
D.Ⅱ型错误不变
E.两类错误均减小
正确答案：A
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第2题：
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，这类错误称之为A.Ⅱ型错误
B.取伪错误
C.β型错误
D.I型错误答案：D解析：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。 -
第3题：
简述统计假设检验中两类错误的定义及其关系。答案：解析：(1)假设检验中两类错误：统计检验中两类错误即α错误和β错误。。错误是指当零假设(Ho)成立时，拒绝零假设犯的“弃真”错误，也叫I型错误；p错误是指当零假设不成立时，未拒绝零假设所犯的“取伪”错误，也叫Ⅱ型错误。 (2)两类错误的关系：①α和β是在分别假定零假设为真和零假设为假的情况下讨论的，因此α+β不一定等于1。②在其他条件不变的情况下，α和β不可能同时减少或增大。要想在规定α的同时尽量减小β最直接的方法就是增大样本容量。③I- 在统计学上被称作统计检验力。 -
第4题：
在假设检验中，β值是A.犯I型错误的概率
B.犯Ⅱ型错误的概率
C.犯I型与Ⅱ型错误的概率之和
D.犯I型与Ⅱ型错误的概率之差答案：B解析：在进行假设检验时，有可能犯两类错误：(1)虚无假设H0本来是正确的，但拒绝了H0，这类错误称为弃真错误，即I型错误。由于这类错误的概率用α表示，故又称为α型错误。(2)虚无假设H0本来不正确但却接受了H0，这类错误称为取伪错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示，因此又叫β型错误。 -
第5题：
何为I型和Ⅱ型错误？假设检验需注意哪些事项？
（1）І型错误是指拒绝了实际上成立的H0所犯的“弃真”的错误，其概率大小用α表示。
（2）II型错误是指“接受”了实际上不成立的H0所犯的“存伪”的错误，其概率大小用β表示。β值一般不能确切的知道。当样本含量n确定时，α愈小，则β愈大，反之，α愈大，则β愈小；当α一定时，样本量增加，β减少。
（3）假设检验需注意哪些事项：①假设检验的前提——可比性；
②选用的假设检验方法应符合其应用条件；
③正确理解假设检验过程中样本均数与总体均数间的关系；
④正确理解“差别有统计学意义”的含义。
略 -
第6题：
简述Ⅰ型错误，Ⅱ型错误及其控制方法。
正确答案: （1）I型错误：零假设为真而被拒绝所犯的错误。
（2）II型错误：保留了不真实的零假设所犯的错误。
（3）I型错误的控制由检验者选择检验的水平来控制。
（4）II型错误的控制：一是合理安排拒绝区域的位置；二是增大样本容量。 -
第7题：
简述假设检验中的两类错误。
正确答案: 弃真：原假设反映了客观世界的真实情况，却在检验中被作为错误的看法而加以拒绝。
纳伪：即原假设非真却被当作真实的加以接受。 -
第8题：
什么是假设检验的第一类错误和第二类错误？如何控制两类错误？
正确答案: 第一类错误是“以真为假”的错误，即原假设是正确但却被拒绝的错误，也称“弃真错误”；第二类错误是“以假为真”的错误，即原假设不正确却被接受的错误，也称“纳伪”错误。这两类错误是一对矛盾体，当我们设法降低第一类错误的概率时，犯第二类错误的概率就会提高；要同时达到减少犯两类错误的可能性，只有通过扩大样本容量来实现。 -
第9题：
问答题简述假设检验中的两类错误。正确答案： 弃真：原假设反映了客观世界的真实情况，却在检验中被作为错误的看法而加以拒绝。
纳伪：即原假设非真却被当作真实的加以接受。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题简述I型错误与n型错误的关系，并附图加以说明。正确答案： （1）I型错误，指在否定虚无假设接受备择假设时所犯的错误，即将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时所犯的错误。这类错误的概率以a表示，故又常常称a型错误。
n错误，指在接受虚无假设为真时所犯的错误，即接受虚无假设并不等于说二者100%地没有差异，同样有犯错误的可能性，不能由此得出没有差异的结论。这类错误的概率以月表示，故又常常称刀型错误。
（2）两类错误的关系解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题简述Ⅰ型错误，Ⅱ型错误及其控制方法。正确答案： （1）I型错误：零假设为真而被拒绝所犯的错误。
（2）II型错误：保留了不真实的零假设所犯的错误。
（3）I型错误的控制由检验者选择检验的水平来控制。
（4）II型错误的控制：一是合理安排拒绝区域的位置；二是增大样本容量。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题简述假设检验中两类错误的区别与联系？正确答案： 区别：统计假设检验决策过程中出现的虚无假设属真而被拒绝的错误成称为I型错误，也称为“拒真”错误。统计假设检验决策过程中出现的虚无假设实伪而未被拒绝的错误称为Ⅱ型错误，也称为“纳伪”错误。
联系：
①在统计决策中，如果拒绝虚无假设，则可能会犯“拒真”错误；如果不拒绝虚无假设，则可能会犯“纳伪”错误。
②犯I型错误的概率u是显著性水平a值，而a值是影响Ⅱ型错误概率大小的因素之一。解析： 暂无解析 -
第13题：
简述假设检验中两类错误的区别和联系。答案：解析：推断统计；假设检验。 α型错误和卢型错误，前者又称为弃真错误（拒真错误），指当零假设为真时却错误地拒绝了它，因此其大小等于事先设置的显著性水平a，一般为0. 05或0.01；后者又称为取伪错误（纳伪错误），指当零假设为假时却错误地接受了它，其大小为β。 区别：二者性质不同，前提条件不同，这是它们的区别。 联系：它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误，决策者同时面临犯两种错误的风 险，因此都极力想避免或者减少它们。但是，在总体间真实差异和样本容量不变的情况下，它们之间是一种此消彼长的关系。要同时减小两种错误的发生可能，可用的办法是增大样本容量。 -
第14题：
关于I型错误与Ⅱ型错误，说法正确的是A.若"拒绝H
"，犯错误的可能性为口
B.拒绝了实际成立的H
所犯的错误为I型错误
C.若想同时减少I型错误与Ⅱ型错误的概率，只有减少样本含量n
D.若"不拒绝H
"，不可能犯Ⅱ型错误
E.对同一资料，I型错误与Ⅱ型错误的概率大小没有联系答案：B解析： -
第15题：
在假设检验中，统计检验的显著性水平d的值是
A.犯I型错误的概率
B.犯Ⅱ型错误的概率
C.犯I型与Ⅱ型错误的概率之和
D.犯I型与Ⅱ型错误的概率之差答案：A解析：假设检验中的两类错误：①虚无假设H。本来是正确的，但拒绝了H。，这类错误称为弃真错误，即I型错误， 这类错误的概率以α表示，因此也叫α型错误；②虚无假设H。本来不正确，却接受了H。，这类错误称为取伪 错误，即Ⅱ型错误，这类错误的概率以β表示，因此也叫β型错误。 -
第16题：
根据样本数据推理总体时,可能见如下错误：虚无假设正确,但被拒绝。假设检验中的这类错误被称为()A.I型错误
B.Ⅱ型错误
C.Ho型错误
D.H1型错误答案：A解析：處无假设正确但被拒绝,这是I型错误,也叫弃真错误，α错误，是研究中首先要控制的错误 -
第17题：
简述假设检验中两类错误的区别与联系？
正确答案:区别：统计假设检验决策过程中出现的虚无假设属真而被拒绝的错误成称为I型错误，也称为“拒真”错误。统计假设检验决策过程中出现的虚无假设实伪而未被拒绝的错误称为Ⅱ型错误，也称为“纳伪”错误。
联系：
①在统计决策中，如果拒绝虚无假设，则可能会犯“拒真”错误；如果不拒绝虚无假设，则可能会犯“纳伪”错误。
②犯I型错误的概率u是显著性水平a值，而a值是影响Ⅱ型错误概率大小的因素之一。 -
第18题：
简述I型错误与n型错误的关系，并附图加以说明。
正确答案: （1）I型错误，指在否定虚无假设接受备择假设时所犯的错误，即将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时所犯的错误。这类错误的概率以a表示，故又常常称a型错误。
n错误，指在接受虚无假设为真时所犯的错误，即接受虚无假设并不等于说二者100%地没有差异，同样有犯错误的可能性，不能由此得出没有差异的结论。这类错误的概率以月表示，故又常常称刀型错误。
（2）两类错误的关系 -
第19题：
I型错误和II型错误有何区别和联系？了解这两类错误有何实际意义？
正确答案:I型错误是指拒绝了实际上成立的所犯的“弃真”错误，其概率大小用α表示，II型错误是指接受了实际上不成立的所犯的“存伪”错误，其概率大小用β表示。当样本含量n确定时，α愈小，β愈大，反之，α愈大，β愈小。了解这两类错误的实际意义在于若要在应用中重点减少α（如一般的假设检验），则取α=0.05，若在应用中要重点减少β（如方差齐性检验），则取α=0.10或0.20甚至更高 -
第20题：
对总体统计推断的两条途径是假设检验和（）。假设检验的基础是（），通常会犯I型和II型错误。（）型错误是指零假设是错误的而检验结果接受了它；（）型错误是指零假设是正确的而检验结果拒绝它。检测效率是指不犯（）型错误的概率。降低犯I型和II型错误的最有效的方法是（）。
正确答案:参数估计；小概率原理；II；I；II；扩大样本含量 -
第21题：
问答题简述假设检验中两类错误的区别和联系。正确答案： 假设检验中的两类错误指α型错误和β型错误，前者又称为弃真错误，指当零假设为真时错误地拒绝了它，因此其大小等于事先设置的显著型水平，即0.05或0.01；后者又称为取伪错误，指当零假设为假时错误地接受了它。二者性质不同，前提条件不同，这是它们的区别。两类错误的联系是：它们都是在做假设检验的统计决策时可能犯的错误，决策者同时面临犯两种错误的风险，因此都极力想避免或者减少它们，但由于在总体间真实差异不变情况下，它们之间是一种此消彼长的关系，因此，不可能同时减小两种错误的发生可能，常用的办法是固定α的情况下尽可能减小β，比如通过增大样本容量来实现。解析： 暂无解析 -
第22题：
填空题对总体统计推断的两条途径是假设检验和（）。假设检验的基础是（），通常会犯I型和II型错误。（）型错误是指零假设是错误的而检验结果接受了它；（）型错误是指零假设是正确的而检验结果拒绝它。检测效率是指不犯（）型错误的概率。降低犯I型和II型错误的最有效的方法是（）。正确答案： 参数估计,小概率原理,II,I,II,扩大样本含量解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题何为I型和Ⅱ型错误？假设检验需注意哪些事项？正确答案： （1）І型错误是指拒绝了实际上成立的H0所犯的“弃真”的错误，其概率大小用α表示。
（2）II型错误是指“接受”了实际上不成立的H0所犯的“存伪”的错误，其概率大小用β表示。β值一般不能确切的知道。当样本含量n确定时，α愈小，则β愈大，反之，α愈大，则β愈小；当α一定时，样本量增加，β减少。
（3）假设检验需注意哪些事项：①假设检验的前提——可比性；
②选用的假设检验方法应符合其应用条件；
③正确理解假设检验过程中样本均数与总体均数间的关系；
④正确理解“差别有统计学意义”的含义。解析： 暂无解析