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- 假设检验的两类错误：第一类错误和第二类错误 - 知乎
前面介绍了什么是假设检验以及它能解决啥问题，今天我们书接前文，继续介绍假设检验的两类错误： 第一类错误 和 第二类错误。 如果忘记假设检验定义的朋友可以先看上回文章： 第一类错误和第二类错误的介绍 在统计学里的假设检验中，第一类错误和第二类错误是两种常见的错误类型。 设想有一台生产糖果的机器，当机器正常工作时，生产的糖果的重量为正态分布，如下图绿色曲线所示；当机器不正常工作时，样本的分布可能变更为红色分布曲线。 基于这两种可能出现的情况我们来认知两类错误。 我们进行假设检验时首先进行原假设H0、备择假设的定义： H0: μ = 0 5 (原假设) H1: μ ≠ 0 5 (备择假设)
- 【统计学习】5分钟了解假设检验中的第一类错误和第二类错误
假设检验涉及两种错误：第一类错误 (Type-IError)是错误地拒绝原假设，第二类错误 (Type-IIError)是错误地接受原假设。 第一类错误的概率由显著性水平α控制，而第二类错误的概率用β表示。 这两者之间存在权衡，降低一种错误的风险通常会增加另一种错误的风险。
- 第一类错误与第二类错误 - 维基百科，自由的百科全书
两种错误分别称为：第一类错误、第二类错误 [1]。 若零假设事实上成立，但统计检验的结果拒绝零假设（接受备择假设），这种错误称为 第一类错误。 若零假设事实上不成立，但统计检验的结果不拒绝零假设，这种错误称为 第二类错误。 [2]
- 假设检验中的两类错误 - 百度百科
Ⅰ类错误常由样本极端数值或宽松决策标准导致，Ⅱ类错误多与实验设计不灵敏、数据变异性大或处理效应小相关。 两者关系表现为α与β在固定样本量下无法同时增减，统计检验力定义为（1-β）。
- 干货 ：假设检验中的第一类错误和第二类错误_Type-I_数据_概率
本文对统计假设检验期间发生的 Type-I和 Type-II 错误的直观而详细的解释。 我们每天都在为选择进行自己的假设，并且按照自己认为最好的方向做出选择，所以假设在我们的生活中是无处不在的，例如：A 路是否会比 B 路花费更少的时间，X 的平均投资回报率是否
- 关于假设检验中，两类错误的理解 - Stephen-zhang - 博客园
而第一类错误衡量的是检验的基本可信度 而第二类错误衡量的是检验效能 如何理解 “检验效能” 中的 “效能” 二字？ 首先，检验效能指代的是错误拒绝 H1 H 1 的可能性 那么，我们首先要搞清楚什么叫 “检验” 当我们对总体参数做出假设的同时，我们就需要定义一个检验，以此来衡量我们什么时候接受它，什么时候拒绝它。 用如下图解释： 图中蓝色表示原假设条件下，统计量的分布；紫色表示备择条件下，统计量的分布。 ¯x x 与 c c 的关系就构成了检验 我们理解效能就离不开 c c ，效能的意义就是，当我们确定了这个 c c 就确定了检验。 此时我们有多大的概率（红色区域的面积）犯第二类错误，即错误拒绝备择假设（ H1 H 1 )。 那么我们如何提升检验效能呢？
- 检验中的第一类和第二类错误
Probability Statistics for Engineers Scientists, Ronald E Walpole, Raymond H Myers, Sharon L Myers, Keying Ye, 2017 (Pearson) - 一本经典的概率论与统计学教材，详细解释了假设检验、I型和II型错误及其实际意义。
- 细说统计学里的一类错误和二类错误 - 丁香园
因为在对假设进行验证的过程中，存在一些随机不确定因素，且我们不可能监测到所有患者的治疗情况，只能根据已有样本范围做出判断，看到的不够客观和全面，所以就给了一类错误和二类错误可乘之机。 什么是一类 二类错误 由于不确定性以及样本范围的局限性，在客观实际中，其实存在两种可能： 第一种，当客观实际是 H0 成立，即化学治疗好时，王医生却认为靶向治疗好，与客观实际不一致，犯了一类错误，也叫弃真错误，犯错风险为 α。 李医生判断正确！ 第二种，当客观实际是 H1 成立，即靶向治疗好时，王医生判断选择正确，但李医生却认为化学治疗好，与客观实际不一致，犯了二类错误，也就存伪错误，犯错风险为 β。 所以，在临床研究中，一类错误和二类错误都有可能发生，我们要做的是怎么控制它们的产生。
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