Was ist ein Fehler vom Typ 2 in der Statistik?
Was ist ein Fehler vom Typ 2 in der Statistik?

Video: Was ist ein Fehler vom Typ 2 in der Statistik?

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Video: Fehler 1. & 2. Art, Alpha- & Beta-Fehler - Hypothesentest 2024, Dezember
Anonim

EIN Fehler Typ II ist ein statistisch Begriff, der sich auf die Nicht-Ablehnung einer falschen Nullhypothese bezieht. Es wird im Kontext von verwendet Hypothesentest . Mit anderen Worten, es erzeugt ein falsch positives Ergebnis. Die Error lehnt die Alternativhypothese ab, obwohl sie zufällig nicht eintritt.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was ein Fehler vom Typ 1 und vom Typ 2 in der Statistik ist.

In statistisch Hypothesentest, a Fehler Typ I ist die Ablehnung einer wahren Nullhypothese (auch bekannt als "falsch positive" Feststellung oder Schlussfolgerung), während a Fehler Typ II ist die Nicht-Ablehnung einer falschen Nullhypothese (auch bekannt als "falsch negative" Feststellung oder Schlussfolgerung).

Wissen Sie auch, woher Sie wissen, ob es sich um einen Fehler vom Typ 1 oder Typ 2 handelt? Statistisch genauer gesagt, Fehler vom Typ 2 passieren, wenn die Nullhypothese falsch ist und Sie sie anschließend nicht ablehnen. Wenn die Wahrscheinlichkeit, a Fehler Typ 1 ist bestimmt durch „α“die Wahrscheinlichkeit von a Fehler Typ 2 ist „β“.

Was ist in dieser Hinsicht ein Beispiel für einen Fehler vom Typ 2?

EIN Fehler Typ II wird begangen, wenn wir nicht an eine wahre Bedingung glauben. Candy Crush Saga. Fortsetzung unser Hirte und Wolf Beispiel . Auch hier lautet unsere Nullhypothese, dass „kein Wolf vorhanden“ist. EIN Fehler Typ II (oder falsch negativ) würde nichts tun (nicht „schreiender Wolf“), wenn tatsächlich ein Wolf anwesend ist.

Welche Fehlerarten gibt es in der Statistik?

Typen von Statistische Fehler und was sie bedeuten. Typ ich Fehler treten auf, wenn wir eine Nullhypothese ablehnen, die tatsächlich wahr ist; die Wahrscheinlichkeit dafür wird mit Alpha (a) bezeichnet. Typ II Fehler sind, wenn wir eine Nullhypothese akzeptieren, die tatsächlich falsch ist; seine Wahrscheinlichkeit heißt Beta (b).

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