统计中的问题,关于两类错误.为什么在实际中第一类错误比第二类错误更严重?

?? 2024-05-14 11:58:58
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显著性检验中的第一类错误是指:原假设事实上正确,可是检验统计量的观测值却落入拒绝域,因而否定了本来正确的假设.这是弃真的错误.发生第一类错误的概率在双侧检验时是两个尾部的拒绝域面积之和;在单侧检验时是单侧拒绝域的面积. \x09显著性检验中的第二类错误是指:原假设事实上不正确,而检验统计量... 20210311
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    答案是ad。
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