Procede Per Risolvere L’errore Di Input II Di Tipo I, Che è Un Problema Grave Aumentato

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Sembra che alcuni utenti abbiano riscontrato un meraviglioso messaggio di errore che indica un tipo per digitare l’errore II, il che potrebbe essere peggiore. Questo problema si verifica a causa di diversi fattori. Scopriamoli di seguito.Naturalmente, non si può voler lasciare un criminale all’amo, ma la maggior parte della gente dovrebbe dire che trasferire una compagnia innocente a tale disciplina è una conseguenza più inquietante. Pertanto, molti libri di testo e insegnanti diranno che un errore di tipo 1 (falso positivo) è peggiore di un errore di tipo 2 distinto (falso negativo).

Gli errori di tipo I nelle statistiche si verificano quando gli statistici rifiutano erroneamente l’ipotesi zero anche se l’ipotesi zero corrispondente è vera, mentre gli errori di tipo II si verificano quando gli statistici non riescono ad aiutarti a rifiutare l’ipotesi nulla sommando l’ipotesi o i dati alternativi che il test è superato le prove premiate. vero.

Gli errori di tipo I e di tipo II sono incorporati nel processo di verifica della teoria, ma sembra anche che a mio marito e a me piace ridurre al minimo la possibilità che si verifichino due errori di questo tipo, spesso non il caso. ora il dispositivo è possibile ridurre la parte di questi errori, da qui il dubbio: “quale dei due slittamenti è normalmente il più grave?”

Il semplice modo di affrontare in tedesco questa domanda è quando le difficoltà spesso contano. In molti casi, un errore di tipo I è generalmente preferibile a un errore di tipo II, ma in altri sistemi un errore di tipo I è molto più indesiderabile di un errore di tipo II. Valuta attentamente le conseguenze di questi due o tre tipi di errori quando decidi forse di farlo o meno. scrivere non rifiutare l’ipotesi nulla. In effetti, di seguito vediamo esempi di situazioni contemporaneamente.

Errori di tipo I e di tipo II

errore di tipo i tipo ii che è quasi sicuramente peggiore

Iniziamo ricordando le definizioni legate all’errore di tipo i e che questa funzione di tipo IError i. In tutti i test più accurati, l’ipotesi nulla potrebbe rendere l’affermazione prevalente rilevante per una particolare popolazione senza molti risultati, e l’ipotesi alternativa è tipicamente la storia che raccontiamo in alcune delle nostre ipotesi prova. Ci sono diversi possibili ultimi risultati per i test di significatività:

  1. Rifiutiamo la teoria dello zero e l’ipotesi nulla ora è vera. Questo è chiamato errore di tipo I.
  2. Rifiutiamo un qualche tipo connesso con l’ipotesi nulla e l’ipotesi alternativa spesso è vera. In questa situazione, la decisione del tuo ex ragazzo è stata presa correttamente.
  3. Sbriciolamo ciò che può rifiutare l’ipotesi nulla ma l’ipotesi nulla è vera. In questa situazione, sembra che sia stata presa tutta la decisione giusta.
  4. Non sempre rifiutiamo l’intera ipotesi nulla e inoltre l’ipotesi alternativa è vera. Questo è probabilmente il cosiddetto errore di tipo II.

Ovviamente, l’esito preferito di una sorta di test di ipotesi di registrazione sarà ogni volta o un terzo quando sono state prese le decisioni di correzione e non sono finiti errori, ma più spesso, mentre rispetto a non, viene commesso un errore mediante il test di ipotesi. procedura. Tuttavia, tenere a mente come eseguire correttamente la procedura più desiderabile ed evitare falsi positivi potrebbe benissimo ridurre gli errori di Tipo I e di Tipo II.

Principali differenze tra gli errori di tipo 1 e di tipo 2

type i kind ii error che è peggio

In parole povere, potremmo riscontrare entrambi all’interno di questi tipi di errori, sebbene alcuni risultati specifici seguano un’azione di test specifica. Con un errore di tipo I, rifiuti erroneamente l’ipotesi nulla. In altre parole, il nostro test statistico fornisce prove false positive per ogni ipotesi sostitutiva. Pertanto, un errore di tipo I corrisponde a un “falso positivo”Risultato di prova maggiore”.

D’altra parte, qualsiasi errore di Tipo II si verifica anche se indiscutibilmente l’ipotesi alternativa è vera e nessuno rifiuta la teoria nulla. Pertanto, la nostra analisi fornisce erroneamente prove nella direzione dell’ipotesi del metodo. Pertanto, si può anche dire che un errore di scelta II è un “falso negativo” ideale per provare il risultato.

In sostanza, questi errori sono opposti a quasi tutti gli altri, quindi coprono tutti gli errori commessi nel controllo delle statistiche, ma differiranno anche nel loro impatto, ma se un errore di Tipo I o Tipo II viene mascherato o mantenuto non corretto.

Quale errore è meglio

Assumendo falsi positivi e falsi negativi, possiamo determinare meglio quali di questi sfoghi sono gli eccellenti – il tipo II sembra avere una buona connotazione negativa per ragioni di maggior valore.

Diciamo che stai progettando uno studio medico su una malattia. L’uso scorretto dell’errore di Tipo I può spaventare un po’ il paziente, ma ciononostante porta a una scelta definita delle procedure, che alla fine mostra che il primo esame iniziale della persona non era corretto. Al contrario, un risultato negativo irrealistico di un errore di tipo II darebbe alla persona che ne può soffrire una falsa garanzia di avere o talvolta non avere un mal di testa per la salute, se presente. A causa di queste falsità, la malattia non solo si dimostrerà curata. Se i medici potessero scegliere tra queste due opzioni, un giudizio positivo sarebbe più desiderabile di un favoloso singolo falso negativo.

Supponiamo ora che una donna sia stata processata per omicidio. L’ipotesi zero qui è che l’uno sia innocente. Un errore di tipo I si verificherà ogni volta che la donna o l’uomo dietro un omicidio che potenzialmente tua madre non ha commesso può essere condannato, il che sarebbe un risultato alquanto serio per uno degli imputati. D’altra parte, all’interno sarebbe un certo errore di tipo II se la giuria non ritenesse assolutamente colpevole la persona, anche supponendo che lui o mia madre ne abbiano commesso l’omicidio, il che è un gran finale per l’imputato, ma non per soddisfare compagnia quando hai finito. Vediamo valore qui quando il sistema appropriato sul mercato cerca di minimizzare effettivamente gli errori. tipo I.

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    Шаги по устранению ошибки типа I типа II, которая представляет собой более серьезную проблему
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