什么叫第一类错误 第一类错误第二类错误例题

时间:2021-05-07 05:06:10 作者:admin 87426

什么是第一类错误、第二类错误?

第一类错误就是拒真错误,为了降低第一类错误的概率,就要尽可能的做接受的推断,随之带来的就是可能把假的也当成真的接受了,这就导致纳伪错误的增加,即增加第二类错误发生的概率。

这样本容量固定的前提下,两类错误的概率不能同时减少。

为了同时减少两类错误的概率就得增加样本容量。

大学里有什么绝对不能犯的错(会影响人生那种)?

我2009年南昌航空大学本科毕业,工作10余年,再回想大学生活,感慨万千。

所以,我用自己的经历来告诉大学生哪些错不能犯。

回答问题前,有必要让所有即将踏入大学校门的学子介绍下什么是大学。大学不同于高中,它是一个高等教育学府,在大学学习的不仅仅是专业知识,还有人际关系、解决问题的能力、面对挫折的自我修复能力等综合能力。

言归正传,大学生绝对不能犯的错,否则影响终生。

1、懒惰。大学管理没有高中严格,更没有家庭严格,所以,很多大学生进入学校后,放任自我变得十分懒惰,久而久之形成了习惯。

2、玩游戏。恐怕所有经历过大学的人都有这样的嗜好,玩游戏可以,但千万不能从早到晚一直玩游戏,连吃饭都是叫外卖。这样玩游戏,几年下来,你的视力肯定会下降。

3、频繁逃课。大学逃课很普遍,但是频繁逃课会导致你落下很多课程,而大学的知识专业性很强,逃课后想靠自己去学习,基本很难,所以尽量多去听课。

4、挂课太多。鉴于第二和第三点,很多大学生的成绩已经完全脱节,导致期末考试频频挂课,补考也没办法过,挂课太多直接导致几年下来,学分不够,拿不到毕业证。

5、放弃英语四级。有些本科院校将四级和学位证挂钩,即不过四级拿不到学位证,只能拿毕业证。而毕业后找工作,很多公司都要求英语最低四级,如果没英语四级,找工作就会处处碰壁。

6、抽烟喝酒。我想很多人抽烟喝酒的习惯都从大学开始的。长期抽烟喝酒会让你的身体每况愈下,因为年轻,暂时看不出来,但等到毕业后,高强度的工作会瞬间压垮亚健康的身体。

7、打架。大学校园人多事多,难免遇到与他人发生争执,尤其是图书馆和体育场,一旦发生争执就可能失去理智打架,如果造成严重后果,将会被警察处理,档案里就会留下案底。

8、轻生。这只是个别现象,但无论在学校遇到多大麻烦,都不要有轻生逃避的想法。

9、借贷款。这里说的贷款是指校园贷、高利贷、套路贷,千万不要相信任何无抵押的贷款,再缺钱也不要去借,否则一旦还不起,有可能影响个人征信,从而影响自己的一辈子。

总结下来,大概就这么多。具体的建议,我就不多写了。用“六要”概括下:生活生要勤快,玩乐要有度,上课要到场,四级要过关,思想要开明,借钱要谨慎。

《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么?

第一类错误:原假设是正确的,却拒绝了原假设。

第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。

第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误。

其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。

第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0,为“存伪”的错误,其概率通常用β表示。β只能取单尾,假设检验时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。

两者的关系:第一类错误就是拒真错误,为了降低第一类错误的概率,就要尽可能的做接受的推断。

随之带来的就是可能把假的也当成真的接受了,这就导致纳伪错误的增加,即增加第二类错误发生的概率。这样本容量固定的前提下,两类错误的概率不能同时减少。为了同时减少两类错误的概率就得增加样本容量。

第一类错误和第二类错误之间有什么关系?

原假设是真实的,而做出拒绝原假设的判断,这是犯了第一类的错误——弃真错误原假设是不真实的,而做出接受原假设的判断,这是犯了第二类的错误——存伪错误样本量一定的时候,犯两类错误的可能性往往一个增大一个就减小,但是增大样本容量有可能使两个都减小

假设检验中的第一类错误和第二类错误之间是什么关系?

第一类错误:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。第二类错误:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它。称为取伪错误。

统计学,论述什么是第一类错误和第二类错误?

第一类错误:reject the null when it is true. 第二类错误:accept the null when it is false. 我们进行检验的时候要明确H0才是我们要检验的东西,而H1是可能出现的错误,就像H0:X1=X2 H1:X1≠X2和他的反命题是结果并不一致的。 我们说的5%的假设检验说的是第一类错误的 概率,而我们选择的区间都是说的在第一类错误5%的情况下对第二类错误进行优化后的结果。 即最终给出的区间的第一类错误出现的可能性是5%,即正确的情况下没有落在这个区间内的可能性是5%。这只是个量化的指标,而这个指标选择了跟原命题相关性更大的使人们更容易理解,也更容易表述。而在这种情况下我们给出的置信区间是在第一类错误小于等于5%的情况下第二类错误最小的情况,所以说并不是不关心第二类错误或者认为第二类错误不重要。PS:1.应该是统计系的学生吧,上课应该好好听讲哦( •̀∀•́ ),老师会解释的啊。 2.好长时间没有看这块了,按照记忆答的,有错误欢迎指正。(以后你们也会用R或者SAS呢,其实这些东西如果打算直接工作的话其实并没有什么太大的影响,不过最好还是对自己的专业有一个更好的了解哦) 3.第一类错误和第二类错误都无法完全避免的,如果有一个是0呢,另外一个就变成最大值了。就像我们觉得有可能相等的全按相等算(第一类错误最小),很容易就知道第二类错误就更加容易出现了。

进行有限量实验数据统计检验时如何正确选择置信水平?什么是第一类错误和第二类错误?

置信水平需要根据具体的样本量来定,如果样本量比较少,比如说在数十例,那么一般选择0.05,如果样本量比较大,比如说上百例,那么需要选择0.01,如果样本量非常大,比如说上千,那么置信水平可以选择0.001甚至更小的数值。第一类和第二类错误都是针对假设检验而言。第一类错误指假阳性错误,即将阴性结果错误判断为阳性结果。第二类错误指假阴性错误,即将阳性结果错误判断为阴性结果。第一类和第二类错误是一对矛盾。为了减少第一类错误,需要提高显著性水平,但显著性水平过高则会增加第二类错误发生的机会。在解决具体问题时往往需要做一个折衷的方案,在两种错误之间达到某种平衡。

什么是假设检验中的第一类错误和第二类错误?

假设检验及其两类错误是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出原假设和备择假设,原假设实际上是正确的,但我们做出的决定是拒绝原假设,此类错误称为第一类错误。原假设实际上是不正确的,但是我们却做出了接受原假设的决定,此类错误称为第二类错误。

错误分为哪几类?谈谈你的认知?

错误分二类,一种明错,一种暗错,如果一个人无错,一般都是善良之人。

儿子读书平时成绩还不错、一到考试题就做错,多半是粗心大意的,怎么办?

平时学的还不错,可是考试时成绩却不理想,这是很多学习成绩处于中等水平的学生都会遇到的问题,在每次考试完分析试卷的时候,很多同学往往会将考试失利的原因归结为粗心,真的是这样吗?

将考试失利的原因归结为粗心是一种逃避问题的表现,粗心只是借口,为什么会粗心?到底是什么导致了粗心?该如何来避免粗心呢?……这才是我们应该去深思的问题。

做错的题就是做错了,因为存在知识漏洞、薄弱环节和思维误区,在试卷中体现出来就是没有把题目做对。在考试完,分析和总结试卷时经常听见学生说,我这个题本来能做对,那个题我本来能对?可是考试时因为粗心就给做错了。当考试完拿到试卷时,很多同学比较懊悔,发现很多出错的题目都是自己本来能正确解答的,也确实存在这样的情况,考试后改错时,很多在考试时做错的题目现在都能改对了。

出现这样的情况,个人认为主要是在做题的细节方面存在问题,很多同学在学习上没有深入学习和钻研的精神和态度,对知识点总是似懂非懂,似是而非,做题就像是在打赌,对于在解题中的很多错误发现不了,也就不能改正了。发现不了问题这是很多学生在学习中都存在的问题,如果能发现问题就能够避免很多不必要的错误。考完试拿到试卷,当再次看到自己做过的题后,能正确的解答就是因为已经找到了错误,错误的答案得到了排除,也许在考试的时候就是在这两个答案之间徘徊,自己也不知道哪一个才是正确的,结果就把错误的答案给写上了,考完试错误的答案得到了验证,那么在改错时就有了方向和目标。

很多同学在平时学习上总是浅尝辄止,很多问题的理解总是停留在表面,眼高手低,一看就会,可是一做就错,也就出现了考试时所谓的因为粗心导致错误。要解决这些问题,就必须要在平时的学习中下功夫,对知识点的学习和理解一定要深入和透彻。此外,在平时一定要多去练习,尤其在数学的学习上,必须要有一定量的练习来支撑,很多同学在计算方面总是出现一些小错误,这些错误大都是因为做题的熟练度不够造成的,做题的熟练度不仅影响做题的准确率,还影响做题的速度。要想解决这些问题,在学习中一定要多总结和反思,尤其在考试后分析试卷时一定要全面、详细、透彻、深入。考试时的答题能比较客观真实的反应自己的学习水平和状态,试卷中的问题就是自己在之后的学习中一定要注意的问题,认真分析每道题目的出错原因和正确的解答。

期货交易中,你犯过最致命的错误是什么?

在期货交易中,我犯过最致命的错误是什么?

我从来都没有犯过最致命的错误,因为我犯的错误都很致命,没有最致命一说。

如果说犯了错误之后,导致结果最悲惨的一次,应该是我在豆油上的一笔交易。应该在2010-11年附近的一波行情。当时,因为之前赚了点小钱而目无一切,觉得自己已经稳定了,觉得期货交易也不过如此。于是,我加大了资金量,加大了杠杆。

然后豆油这个品种当时走出了一波下跌趋势。我觉得它不可能连续下跌没有底,我当时通过“技术分析”得出了底的结论,具体使用了什么指标记不起来了。然后,我记得当时我还去找了一家期货公司研究所的基本面研究高手,他也认为,这是千年大底。

盲目的自信 技术面分析 基本面分析,我当时就异常的坚信这一次我要牛B了……

我记得抄底的当天就怒亏了20%,我抄完底它就破位了。然后我继续加仓,它继续跌,我再加,它再跌,然后3天我就挺不住了,第四天,我就被通知要强平了。我心灰意冷的砍掉了持仓之后,价格嗷嗷的就开始了一波上涨。

期货公司的研究员还问我,怎么样,我说是阶段性底部吧。是的,这次他加了阶段性三个字。当然,这件事,跟他其实根本没有什么关系,他只是建议而已。

这一次亏损,犯了N个致命的错误。首先,我觉得我已经无敌了,盲目的自信,不认输。其次,我逆势了,然后,我在亏损的时候拉低均价了,最后,我本身重仓不说,后面的钱还有我借的。

因此,导致的结果很惨。这些致命的错误,各位都犯过么?欢迎来比比惨……

如何总结考试错题的原因?

期中考试已经告一段落,大部分学生的成绩已经出来了,每个学生都有收获,成绩好的收获的是成功的喜悦,成绩不理想的收获的是错题,不要把错题当成一种负担,要当成财富。

为什么这么说呢?错误会督促我们认真的分析和总结考试,找到知识漏洞和薄弱环节,整理错题,找到错误原因,找到解决办法,争取在下次考试中取得好成绩。

那么该如何来整理和分析错题呢?要逐一分析,不要忽略任何一个错误认真分析错误原因,寻找解决办法做好错题整理,方便下次使用。

一般来说,问题般有以下三种类情况:

第一类:很多学生考试下来看到试卷之后都会发现有很多本来能做对的题目被自己做错,会做而做不对是大部分学生都会犯的错,出现这样的错误很可惜,必须要尽可能避免这种错误的出现。

比如,由于审题出现错误,看错数字、符号、看错看漏条件,大部分都是由于急于求成而出错。针对这样的错误,在审题时一定要慢,仔细读题,做好重点条件的筛选和标注。

再比如,计算题是考试的一个重灾区,很多学生都会出错。对于这种错误建议在平时一定要注重计算能力的训练,多练习,在考试时可以将草稿有序排列,方便回头检查。

再比如,因为书写和表达不规范被扣分也很常见,在平时的作业和练习中一定要注意表达的规范性。

第二类问题:有些题目感觉会做,但总会在某些环节和步骤出现问题,可以称为似是而非之错。记忆不准确,理解不透彻,应用不灵活,回答不严谨,本来做对了而后来检查时又该错了,一道题做了一半就做不下去了,或者从中间某一步就开始出错。

出现这种错误的原因基础不牢固,在平时的学习中需要夯实基础,突出重点,加强对易错和易混淆知识点的梳理。争取能建立知识体系,全面准确地把握概念,在理解的基础上记忆。在平时的学习中要多去总结和思考,理解问题的实质,做好积累,多去复习,尤其要注意容易出错的地方和重点环节和步骤。

第三类问题:题目确实不会,也许连题目都看不懂,这样的题目在试卷中不多,但是也会有。由于不会,所以答错或胡乱猜测一个答案或者就压根没做。

针对这类错误要量力而行,可以去寻求老师、家长或同学的帮助,注意去解题思路和方法步骤,在讲完后可以用自己的思路和语言再去将解答过程复述和整理,再找相关的题目做以练习和强化。

针对以上三类错误,第一类错误一定要引起重视,在考试中尽量做到避免第二类错误,关键在于整理和思考,在改错把重点放在重点步骤和自己出错的地方,把薄弱环节和漏洞找出来,尽早弥补先想办法去解决第一、二类错误,对第三类错误量力而行,在改错的时候要注意去理解,速度尽量慢,多重复,争取不断加深理解。

以一个学生的试卷为实例来分析:

选择题第四个是因为方法错误,没有去计算直接根据主观判断来选择的 可以归结为二类错误。

本页的错误可以归结为一类错误,计量角度时看错数值。

通过对试卷错误的整体分析可得到:错误集中体现在审题不认真,计算不仔细,时间计算方面有问题,平行线的和垂线的理解方面有问题,在之后的学习中要多注意相关知识点和题目。

为什么第一类错误又叫假阳性错误?

第一类错误又称为弃真错误,是将原本正确的H0拒绝了,接受了错误的H1。

H0就相当于(-),H1( ),则从(-)到( ),就是假阳性的过程,将实际的阴性当成阳性结果了。第二类错误就是将不成立的H0(-)取了,则是实际上正确的H1( )没取,从( )到(-),取伪。

《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么?

原假设是真实的,而做出拒绝原假设的判断,这是犯了第一类的错误——弃真错误 原假设是不真实的,而做出接受原假设的判断,这是犯了第二类的错误——存伪错误 样本量一定的时候,犯两类错误的可能性往往一个增大一个就减小,但是增大样本容量有可能使两个都减小

我自己老是做事情出错,如何才能更加认真地做事?

谢谢邀请。

老子曾说:“天下难事,必做于易;天下大事,必做于细。”

做事,必须注重细节。“成也细节,败也细节。”无论多大的事或多小的事,细节都在“润物细无声”的作用改变者局面。

往往人们恰恰是忽视细节,把每一件简单的事情做好就是不简单,把一件平凡的事做好就是不平凡。

大礼不辞小让,细节决定成败。大祸常积于忽微,智勇多困于所溺。勿以恶小而为之,勿以善小而不为。

一个人的方方面面,都应高度注重细节,家庭和睦源于成员都在细心维护而建立,身体健康就在于能注重并坚持一些小的良好习惯而获得。讲究做人细节,才会有你良好的人际关系,讲究职场细节,你的处世原则、礼仪修养,才会有你成就事业的基础。

人生就是这样,当你走在一条智慧的人生之路上时,你的错误将越来越少,越来越少……

什么是统计检验中的两类错误?

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。

什么是假设检验中的两类错误?

扩大样本容量,这样就可以使两类错误都减小,可是在样本容量确定的时候减小一种错误会增大另外一种错误,比较好的处理原则是在控制犯弃真错误概率的条件下,尽可能使犯取伪错误的概率小点。

5在实际应用中,增加样本量主要是为了减少II类错误,为什么?

因为样本容量越大,说明样本的统计特征越符合总体特征,因此在验证假设时,对样本进行统计分析所得到的结果越接近真实结果,自然犯第一类错误与第二类错误的概率同时降低。原假设是真实的,而判断结论是拒绝原假设,这种错误叫做“弃真错误“,这就是第一类错误。原假设是错误的,而判断结论是接受原假设,这种错误叫做“取伪错误“,这就是第二类错误。

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