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检验时无法避免的两类错误伟二/检验的基础|”统计检验中有两种类型的错误。一种是“原假设是正确的，却拒绝了原假设”，另一种是“原假设是错误的，却没有拒绝原假设”。“如果收集到的样本是有利于备择假设的，则拒绝原假设”是检验的基本思想。通常情况下如果样本统计量在拒绝域之内，原假设会被拒绝，但有时原假设会被错误地拒绝掉。这种“原假设是正确的，却拒绝了原假设”的错误称为第一类错误〈拒真)。假设显著性水平〈《风险率)为5%，并且样本统计

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量在拒绝域之内就拒绝原假设。原假设正确时，如果样本统计量出现在拒绝域之内还有可能是友生了概率为5%的小概率事件，于是原假设明明是正确的却被拒绝了。因此，第一类错误的犯错率为5%〈风险率或显著性水平放。相对于第一类错误(拒真)，第二类错误则是“原假设是错误的，却没有拒绝原假设”，即“原假设是错误的，却接受了原假设”。这两类错误为豆补关系，即一方成立则另一方不成立。就像火灾报警器的准确性和误报之间的关系。提高火灾报警器传感器的精

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度就会漏报，但是也可能会错误地感应到其他类型的热量，增加误报的可能性。78第3章【基础篇]估计/检验的基本思想[检验的两类错误]于备择假设jh的分布错误地拒绝!第一类错误的犯错是风险率(显著性水平率x就错误的原假设错误地没有拒绝!第二类错误的犯错率8基于备择假设的分布计算而得，是不定值，因此难以直接表示。%和8是此消彼长的关系。没有拒绝原假设全|中|拒绝原假设>第二类错误的犯错率/基于备择假设片的分布第一类错误的犯错率w7

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