（1）犯两类错误的概率是相互有关联的，当样本容量M固定时，犯第一类错误的概率的减小会导致犯另一类错误的增加。（2）犯第一类错误的概率可以通过适当改变检验的拒绝域来进行调整。（3）当样本容量n给定时，由于很难得到第...

扩大样本容量，这样就可以使两类错误都减小，可是在样本容量确定的时候减小一种错误会增大另外一种错误，比较好的处理原则是在控制犯弃真错误概率的条件下，尽可能使犯取伪错误的概率小点。基本原理是先对总体的特征做出某种假...

假设检验及其两类错误是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出原假设和备择假设，原假设实际上是正确的，但做出的决定是拒绝原假设，此类错误称为第一类错误。1、当假设H0正确时，小概率事件也有可能发生，此时我们会拒绝...

1、显著水平α的取值不可以太高也不可太低，一般去0.05作为小概率比较合适，这样可以使犯两类错误的概率都比较小；2、尽量增加样本容量，并选择合理的实验设计和正确的实验技术，以减小标准误，减少两类错误。假设检验简介...

一般有：1.样本容量固定是，第一类错误α越小，第二类错误越大2.样本容量增大，可以同时减小第一类错误α和第二类错误3.通常主要控制第一类错误

1、样本大小：较小的样本容量可能导致统计检验的能力降低，增加发生第二类错误的概率。2、效应大小：如果真实效应较小，即H0和H1之间的差异较小，那么检测到这种差异的能力就较低，可能会增加第二类错误的发生概率。3、显著性...

可能产生的原因：1、实验设计不灵敏。2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。假设检验中的两类错误的状况：理论上，自然希望犯这两类错误的概率都很小。当样本容量n固定时，α、β不能同时都小，即α变小时，β...

可能原因:1。样本中的极端值。图2。使用宽松的决策标准。第二种类型的错误(类型ii错误)，也称为错误，指的是零假设时的错误，但接受零假设，即没有观察到的加工效果。可能的原因是:1。实验设计并不敏感。图2。...

2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。联系：1、当样本例数固定时，α愈小，...

假设检验中两类错误的关系如下：1、第一类错误是指在原假设为真的情况下，拒绝原假设的错误。换句话说，当实际上不存在差异或效应时，错误地认为存在差异或效应。第一类错误的概率通常被称为显著性水平，通常用α表示。例如...