설명적인 '거짓 양성'에서 정수 '1'까지 간접적 인 수준의 간접적 인 도입의 동기는 무엇입니까? '거짓 양성'이 너무 길습니까?
설명적인 '거짓 양성'에서 정수 '1'까지 간접적 인 수준의 간접적 인 도입의 동기는 무엇입니까? '거짓 양성'이 너무 길습니까?
답변:
좋은 질문은 Google에 동기를 부여한 것입니다.
유형 I 오류 (또는 첫 번째 종류의 오류)는 실제 귀무 가설을 잘못 거부 한 것입니다.
유형 II 오류 (또는 두 번째 종류의 오류)는 잘못된 귀무 가설을 기각하지 못하는 것입니다.
페이지 아래로 어원에 대해 설명합니다.
1928 년에 저명한 통계학자인 Jerzy Neyman (1894–1981)과 Egon Pearson (1895-1980)은 "특정 표본이 특정 집단에서 무작위로 추출 된 것으로 판단 될 수 있는지 여부 결정"과 관련된 문제를 논의했습니다. "...
"... 가설을 테스트 할 때 두 가지 고려 사항을 고려해야합니다. (1) 실제 가설을 기각 할 가능성을 원하는 값만큼 낮게 줄일 수 있어야합니다. "가설이 틀릴 가능성이있을 때 검정 된 가설을 기각 할 것입니다."
"... [그리고]이 오류는 두 종류입니다 :
(I) 우리 )을 기각 같은 논문에서이 두 가지 오류 원인, 유형 I의 오류와 유형 II의 오류를 각각 부릅니다.
따라서 첫 번째 유형의 오류는 중요도 테스트에 대한 Fisher의 원래 작업을 기반으로 한 것 같습니다. 두 번째 유형의 오류는 Neyman과 Pearson의 Fisher 작업 확장, 즉 대립 가설 도입 및 가설 검정을 기반으로합니다. 자세한 내용은 여기 를 참조 하십시오 .
이러한 유형의 오류가 식별 된 순서는 Neyman과 Pearson이 제공 한 숫자와 일치합니다.
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및 C ++의 텍스트 대체 매크로와 같습니다. 저조한 질문에 답해 주셔서 감사합니다. 멋진 질문 편집을 위해 @gung에게 감사드립니다.