유형 I 및 유형 II 오류의 정의를 기억하는 방법이 있습니까?

저는 교육 통계학자가 아니며 소프트웨어 엔지니어입니다. 그러나 통계가 많이 나옵니다. 실제로 Certified Software Development Associate 시험 (수학 및 통계는 시험의 10 %)을 공부하는 과정에서 Type I 및 Type II 오류에 대한 질문이 많이 나옵니다. 나는 항상 유형 I 및 유형 II 오류에 대한 올바른 정의를 제시하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 지금 기억하고 있지만 (대부분 기억할 수는 있지만)이 시험에서 멈추고 싶지 않습니다. 차이점이 무엇인지 기억하려고 노력합니다.

유형 I 오류는 오 탐지이거나 귀무 가설을 기각하고 실제로는 참이고 유형 II 오류는 거짓 음수이거나 귀무 가설을 받아들이고 실제로는 거짓이라는 것을 알고 있습니다.

니모닉과 같은 차이점이 무엇인지 기억하는 쉬운 방법이 있습니까? 전문 통계학자는 어떻게 하는가-자주 사용하거나 토론하면서 알고있는 것입니까?

(Side Note :이 질문은 아마도 더 나은 태그를 사용했을 것입니다. 제가 만들고자하는 것 중 하나는 "용 어학"이었지만 그럴만 한 명성이 없습니다.

유형 2는 "거짓 부정"또는 일종의 "거짓 거짓"을 의미하기 때문에 거짓 수로 기억합니다.

• 유형 I : " 대체 가설이 참이라고 잘못 생각합니다"(하나의 거짓)
• 유형 II : "나는 거짓 대체 가설이 생각 거짓 "(두 falses)

소년이 늑대를 외칠 때 ...

마을 사람들이 한 첫 번째 오류 (그들이 그를 믿었을 때)는 1 번 오류였습니다.
마을 사람들이 겪은 두 번째 오류 (믿지 않을 때)는 유형 2 오류입니다.

귀 가설은 늑대가 아니기 때문에 소년의 외침은 대체 가설이었다.)

그 때문에 나는 그런 말도 이미지를 게시에 대한 사과도하지 않습니다 정확하게 는 기억하기 쉬운 이유. 귀무 가설 : 환자가 임신하지 않았습니다.

이미지 출처 : Ellis, PD (2010), "Effect Size FAQs", 웹 사이트 http://www.effectsizefaq.com , 2014 년 12 월 18 일 액세스.

여기에 약간의 진실이있는 편리한 방법이 있습니다.

젊은 과학자들은 효과를 찾고 총을 뛰고 싶기 때문에 Type-I를 저지르고, 오래된 과학자는 그들의 믿음을 바꾸지 않기 때문에 Type-II를 저지 릅니다.

(재미있는 버전의 누군가가 주석 :))

나는 이것에 관해 나의 친구와 이야기하고 있었고, 그는 나에게 유형 I 및 유형 II 오류에 대한 Wikipedia 기사 의 링크를 걷어 차서 분명히 그들은 (어쩌면 도움이되지 않는) 니모닉을 제공합니다. 그러나 완성을 위해 여기에 추가하고 싶습니다. 나는 그것이 도움이되지 않았다고 생각했지만 다른 사람에게 도움이 될 수 있습니다.

두 가지 오류 유형을 올바르게 식별하는 데 어려움이있는 경우 다음 니모닉은 (a) "오류"가 거짓이고 (b) "긍정적"과 "음수"의 첫 글자가 다른 문자로 작성된 사실에 근거합니다. 수직선 수 :

• 유형 I 오류는 거짓 양성입니다. 그리고 P는 단일 수직선을 가지고 있습니다.
• 유형 II 오류는 잘못된 부정입니다. N에는 두 개의 세로선이 있습니다.

이를 통해 가양 성 (false positive)은 실제 귀무 가설을 기각한다는 것을 의미하고가 음성 (false negative)은 허위 가설을 기각하지 못함을 기억해야합니다.

이것은 최선의 대답은 아니지만, 누군가이 질문을 발견하면 도움이 될 수 있습니다.

아이디어를 완전히 거부 할 수 있습니다.

일부 저자 (Andrew Gelman은 하나임)는 S 형 (기호) 및 M 형 (크기) 오류에 대해 논의하고 있습니다. 잘못된 효과 방향 (예 : 치료 그룹이 더 좋지만 실제로는 더 나쁘다고 생각 함) 또는 잘못된 크기 (예 : 작은 효과 만 있거나 본질적으로 효과가없는 경우 또는 그 반대의 경우)에 큰 영향을 미치는 것으로 추정 할 수 있습니다. .

Gelman의 블로그 에서 더 많은 것을보십시오 .

다른 응답과 중복되지 않도록 노력할 것입니다 (JM이 이미 제안한 것과 약간 같지만) 일반적으로 다음 두 그림을 보여주는 것이 좋습니다.

나는 타입 I과 타입 II의 차이를 기억하기 위해 "사 법적"접근 방식을 사용합니다. 타입 I 오류를 저지른 판사는 무고한 사람을 감옥에 보내며, 타입 II 오류를 저지른 판사는 유죄 판결을받은 사람이 자유롭게 걸어 갈 수 있도록합니다.

Occam의 면도기 원리에 따라 , 유형 I 오류 (참 가설을 기각하는 경우)는 유형 II 오류보다 "논리적으로" 나쁘다 (거짓 일 경우 귀무 가설을 기각하지 않음).

그런 주장을 믿는다면 :

• 유형 I 오류는 주요 관심사입니다
• 유형 II 오류는 이차적 인 문제입니다

참고 : 나는이 가치 판단을 보증하지는 않지만 Type II의 Type I을 기억하는 데 도움이됩니다.

다음은 차이점을 기억하는 데 도움이 될만한 한 가지 설명입니다.

TYPE I ERROR : 화재없는 경보. 유형 II 오류 : 경보가없는 화재.

모든 요리사는 제 1 종 오류를 피하는 방법을 알고 있습니다. 배터리를 제거하십시오. 불행히도, 이것은 유형 II 오류의 발생률을 증가시킵니다. :)

유형 II 오류의 가능성을 줄이면 경보가 과민하게되어 유형 I 오류의 가능성이 높아집니다.

출처 : 통계 만화 안내서

Hurrah, 내가 대답 할 수있을 정도로 비 기술적 인 질문!

"유형 1은 사기꾼"입니다. 즉, 차이가 존재하지 않을 때 차이가 있다고 생각하도록 속입니다. 항상 나를 위해 일합니다.

나는 두 정규 분포 (또는 종 곡선) 의 일반적인 그림 으로 생각했습니다 . 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하면 분포 1이 Null이고 분포 2가 대안입니다. 유형 I은 첫 번째 (널)를 거부하고 유형 II는 두 번째 (대체)를 "거부"합니다.

(이제 당신은 대안을 실제로 거부하지 않고 Null을 잘못 수락하거나 거부하지 않는다는 것을 기억해야합니다. 즉, Null 형식으로 모든 것을 다시 말하십시오.

(1 분 전에 발명 한 약간의 농담 답변)

1. 일등석 사람은 항상 옳다고 생각합니다.
2. 두 번째 반은 자신이 항상 틀렸다고 생각합니다.

1. 일등석 사람은 유형 I 오류 만 만들 수 있습니다 (때로는 잘못 될 수 있기 때문에).
2. 두 번째 클래스 사람은 유형 II 오류 만 만들 수 있습니다 (때로는 옳기 때문에).

내 친구가 이걸 생각 해냈고 나는 그것이 꽤 훌륭하다고 생각했다. 그녀는 지난 2 년 동안 공화당이 두 가지 실수를 저질렀다고 말했다. ONE 대통령은 실제로 부시 대통령이 이라크에 대량 살상 무기가 있다고 말함으로써 1 형 오류를 저지른 것이라고 말했다. ) 공화당은 기후 변화가 실제로는 신화라고 주장하는 2 형 오류를 저지르고있다 ....

정치 나 기후 변화에 대한 당신의 견해가 무엇이든, 그것은 기억하기 쉬운 방법입니다!

$\alpha$$\beta$$\alpha$$\beta$$\alpha$$\alpha$$\beta$$\beta$

$\alpha$

RAAR '사자처럼'= 첫 번째 부분은 * R * 우리가해야 할 때 제거 * A * ccept (유형 I 오류) 두 번째 부분은 * A * 우리가해야 할 때 허용 * R * 꺼내기 (유형 II 오류)

이것은 나를 위해 그것을 기억하는 가장 쉬운 방법입니다 :)

행운을 빕니다!

유형 1 = 거부 : 이것은 한 단어 표현입니다. 유형 2 = 금지 : 이것은 두 단어 표현입니다.

생각으로 기억합니다 : 귀무 가설 유의성 검정을 할 때 가장 먼저하는 일은 무엇입니까? 본인은 허위 거부를 할 확률에 대한 기준을 설정했습니다. 따라서 유형 1이이 기준이고 유형 2가 다른 관심 확률입니다. 널이 거짓 일 때 널을 거부하지 않을 확률입니다. 1 = 첫 번째 확률, 2 = 다른 확률입니다.

방법은 다음과 같습니다. 유형 I은 낙관적 오류입니다. 유형 II는 비관적 오류입니다.

O, P : 1, 2. 알파벳순입니다.

"널이 참인 II가 아닌 타입 I"을 암기하고 문제를 보면서 나머지를 알아냅니다.

오류가 발생했기 때문에 유형 I-null은 true이지만 그렇지 않다고 말합니다 (거부)-False positive 그런 다음 유형 II는 null이 true가 아닌 곳입니다 (거부하지 못함)-False 부정

또한, 널과 대립 가설이 무엇을하기 전에 무엇을하고 있는지를 설명하는 데 도움이됩니다.

이것이 타입 I과 타입 II 오류의 차이점을 기억하는 방법입니다.

유형 I은 거짓 양성입니다

유형 II는 잘못된 부정

타입 I은 매우 긍정적이어서 침대에서 먼저 뛰어 내리고, 아래층으로 뛰어 가고, 중요한 아침 식사를 찾는 반면, 타입 II는 너무 부정적이며 하루 종일 침대에 머물러 있기 때문에 결국에는 모든 음식이 사라집니다. 아무것도 찾을 수 없습니다!

유형 1 오류 귀무 가설이 참일 때 거부

토니 위트

티타임 때 작은 지나치게 너구리 너구리 숨기기

유형 2 오류 거짓 가설에 귀무 가설 채택

틴 하이프

지능형 아일랜드 농민과 함께한 12 명의 탄 엘비스의 아테나 인 햄

소프트웨어 엔지니어에게 : 제 1 종 오류 (둘 중 첫 번째)를 "S"erial "N"umber라는 용어와 연관시키는 방법은 무엇입니까? 유형 II 오류는 유형 I 오류가 무엇인지 알고 나면 그 반대입니다.

때로는 오래된 과학 논문을 읽는 것이 통계에 대한 몇 가지 아이디어를 이해하는 데 도움이됩니다.

... "두 가지 오류 원인"을 식별했습니다.

(a) 수용된 가설을 기각하는 오류

(b) 기각되어야 할 가설을 받아들이는 오류.

(위키)

원천 : Neyman, J .; 피어슨, ES (1967) [1928]. "통계적 추론의 목적을위한 특정 테스트 기준의 사용 및 해석, 1 부". 공동 통계 논문. 케임브리지 대학 출판부. 1–66 쪽. http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html

나는 부정적인 동사를 연결하기 때문에 일반적인 테이블이 혼란 스럽다고 생각합니다. 다음과 같은 "평결 표"가 일반화를 기억하기 쉽다는 것을 알았습니다.

                              H0 (fair)
                     True                False
          Positive   False positive      True positive
Decision             Type I error
(Gilty)
          Negative   True negative       False negative
                                         Type II error

참고 :

1. 결정 (긍정적 / 부정적)은 판정 이름과 일치합니다.
2. "false"인 평결은 오류입니다

루틴 FoR 유형 1 오류는 RTN : 거부 널 유형 II 오류는 FRFN : 거짓 널 거부에 실패 함 (가설)

유형 II 오류에 대한 내 니모닉은 다음과 같습니다.

두 : T 그의 W 등 O의 pposing [출판하기의 우리의 기회는 / 자금 / 유명] 즉, 실험 가설 (오류이기는하지만) 거부되었습니다.

또는

두 : T로 자신의 W를 같이 O UT-및 아웃 실패 (그렇지 그래서하지만이 오류입니다).

유형 I은 남아있는 것입니다 (즉, 오 탐지).

이 모든 것을 읽은 후에 나는 타입 I에 대해 기억하기 위해 스스로를 생각해 냈습니다 (타입 II에 반대의 적용).

[A] lpha가 첫 번째이며 [A] lt를 수락하면 오류입니다. AAA.

RAT! RAF

RAT는 유형 I 오류를 나타내고! RAF는 유형 II입니다.

유형 I 오류 -RAT

R의 토출 H ₀ 그것의 ctually의 T의 루는

유형 II- ! RAF

  !   R의 토출 H ₀ 때의 ctually F 합니다 alse ≡

하지 R의 토출 H ₀ 그것의 ctually F 합니다 alse은

! not 연산자를 나타내므로 교체하십시오! "not"이라는 단어로

NB : H ₀ = 귀무 가설

생각해 내다:

I  True
II False
or
I  TRue
II FAlse
or
I  TR
II FA
or
I  T         R.
II F         A
or 
Type  I error: True Ho is Rejected.
Type II error: False Ho is Accepted.

그러니 기억해

I  True
II False