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第一类错误和第二类错误的区别和联系概率论，第一类错误和第二类错误的区别和联系图片
第一类错误和第二类错误的区别：第一类错是Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0，即错误地判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。
其概率大小用即检验水准用α表示。
α可取单尾也可取双尾。
假设检验时可根据研究目的来确定其大小，一般取0.05，当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误。
第二类错误是Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误。
第二类错误的概率用β表示，β的大小很难确切估计。
二者的关系是当样本例数固定时，α愈小，β愈大；
反之，α愈大，β愈小。
因而可通过选定α控制β大小。
要同时减小α和β，唯有增加样本例数。
统计上将1-β称为检验效能或把握度，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。
实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
一类错误与二类错误的区别与联系
区别：
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。
假设检验是反证法漏枣铅的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。
2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。
简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。
联系：
1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。
因而可通过选定α控制β大小。
要同时减小α和β，唯有增加样本例数。
统计上将1-β称为检验效能或岩改把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。
实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。
我们返好分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。
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