Hello，数据亲们！
《跟数据哥学大数据》是数据分析网推出的大数据学习专题，以精简的内容，很少的学习时间，让大家普适性的学习大数据系列的点点滴滴知识点。
今天给大家分享的知识点是：统计学上的四种错误。
什么是四种错误？
通俗点说，假设检验的目的是“去伪存真”，但是统计学是讲究概率的，检验也会有概率出现把对的检验成错的，错的检验成对的，详细的见下面的解说。
统计学上的四型错误
Ⅰ型错误:
也称假阳性错误。
即当原假设H0客观上成立, 但根据假设检验的规则,将有α大小的概率错误地拒绝H0,同时错误地接受备择假设H1。
Ⅱ型错误:
也称假阴性错误。
即当H0客观上不成立,但根据假设检验的规则, 将有β大小的概率错误地拒绝H1,同时错误地接受H0。
Ⅲ型错误:
即最终回答的是1个错误的问题。
此错误主要是由于试验设计不周密不完善所致,如在试验设计中未将重要的试验因素包括在内。
Ⅳ型错误:
即对1个假设进行了多项正确的检验, 但在对因果关系的分析时作出了错误的比较和解释,这些比较并非是由被使用的模型所定义的。
此错误主要出现在结果的解释阶段。
END
【热文推荐】
朋友会在“发现-看一看”看到你“在看”的内容