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一类错误最新视觉报道_一类错误与二类错误的区别与联系(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

一类错误

𐟓生活需要一份待办事项清单𐟓 𐟌Ÿ在浩瀚的信息、知识和技术海洋中，我们常常会感到自己的渺小和无助。面对这个充满挑战的世界，我们需要学会一种化繁为简、第一次就把事情做对的思维方式和方法。《清单革命》这本书将为你提供宝贵的指导！ 𐟌ˆ人类的错误可以分为两大类： 𐟍€第一类错误是“无知之错”，即我们因为缺乏相关知识而犯错。科学只能让我们部分理解世界的运行规律。 𐟍€第二类错误是“无能之错”，即我们并非因为缺乏知识而犯错，而是因为没有正确使用这些知识。 𐟌𘧎𐥜诼Œ我们面临更多的是“无能之错”，即如何持续、正确地运用我们所掌握的知识。 𐟓编制清单时需要注意的6个关键点：设定清晰的检查点；选择合适的清单类型；清单内容要简明扼要，不宜过长；清单用语要精练、准确；清单版式要整洁，避免杂乱无章；清单必须在现实中接受检验。 𐟍€无数事实已经证明：这个世界需要一场清单革命！

心理学必读经典：中介效应检验程序详解 𐟓š 介绍：《中介效应检验程序及其应用》是心理学领域被引用次数最多的文献之一，温老师的研究成果令人敬佩。 𐟓 摘要：本文详细讨论了中介变量及其相关概念，中介效应的估计方法。比较了检验中介效应的各种方法，并提出了一个包含依次检验和Sobel检验的检验程序。该程序的第一类和第二类错误率之和通常比单一检验方法小，适用于部分中介检验和完全中介检验。作为示例，本文探讨了中介变量在学生行为对同伴关系影响中的作用。 𐟔 关键词：中介变量，检验，第一类错误率，功效，同伴关系 𐟓– 部分文段： 𐟌 中介效应与间接效应的区别：中介效应是间接效应的一种，但两者并不等同。当存在多个中介变量时，中介效应需要明确指出是哪个中介变量的效应。而间接效应可以指经过某个特定中介变量的间接效应，也可以指部分或所有中介效应的总和。 𐟓ˆ 中介效应与自变量与因变量的关系：中介效应的前提是自变量与因变量之间存在显著相关性。如果自变量与因变量不相关，那么中介效应也不存在。即使自变量与因变量的相关系数为零，仍然可能有间接效应。 𐟔 详细内容请访问知网进行阅读。

之前曾在一个帖子（）写过湖南科学技术出版社发行的《国家为什么会失败》中译本有些错误，随着后来阅读深入，发现越来越多离谱的错误，感觉译者李增刚缺少一些世界地理和世界历史的常识，负责校稿的徐彬也没有特别认真在工作。第一类错误关于地理常识，上文中提到的将巴勒斯坦写成巴基斯坦，将奥斯曼帝国西部的突尼斯写成奥斯曼帝国东部的突尼斯，后来看到很多地名不用约定俗成的翻译，而是自己创造新的译名，比如哈布斯堡写成哈普斯堡，谢菲尔德写成设菲尔德，德比郡写成达尔比郡，甚至把荷兰的啤酒公司喜力写作海尼根。第二类错误是关于历史和政治的常识，比如小罗斯福（Franklin D. Roosevelt）是大罗斯福（Theodore Roosevelt）的远房堂侄，不是堂弟。大罗斯福是 Nicholas Roosevelt 的第五世孙，小罗斯福是他的第六世孙。也就是说，小罗斯福的爷爷的爷爷的爷爷跟大罗斯福的爷爷的爷爷的爸爸是亲兄弟。第三类错误是错字导致意思错误，比如将积极反托拉斯的几位政治领袖写成敛财大亨；再比如津巴布韦恶性通胀发生在中央银行成立之后，而非之前；还比如英法政治制度所创造的环境利于向更加包容的方向发展，而不是不利于。第四类错误是错别字，比如将倍感惊奇写成了备感惊奇，还有将新石器革命写成了新时期革命。

显著性检验：一次搞定的秘诀 𐟓Š 显著性检验其实就是为了验证我们对总体做出的假设是否成立。它的核心思想是“小概率事件实际不可能性原理”，通过这个原理来决定是接受还是否定我们的假设。显著性检验的基本概念显著性检验主要是用来比较实验处理组和对照组，或者两种不同处理的效果之间是否有差异，以及这种差异是否显著。我们通常会把要检验的假设记作H0，叫做原假设或零假设（null hypothesis），而与H0对立的假设则记作H1，称为备择假设（alternative hypothesis）。在原假设为真时，我们决定放弃原假设，这种情况叫做第一类错误，它的概率通常记作𜛨€Œ在原假设不真时，我们决定不放弃原假设，这种情况叫做第二类错误，它的概率通常记作€‚通常我们只限定犯第一类错误的最大概率𜌨€Œ不考虑€‚这样的假设检验就叫做显著性检验，概率簤𘺦˜𞨑—性水平。最常用的€𜦜‰0.01、0.05、0.10等。一般来说，如果放弃真假设损失大，我们会选择较小的€𜯼›反之，€𜥏碌奤礸€些。显著性检验的方法 t检验适用于计量资料、正态分布、方差齐性的两组间小样本比较。具体包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间的比较三种情况。 t'检验应用条件与t检验大致相同，但用于两组间方差不齐时。t'检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。 U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验。t检验可以代替U检验。方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较。方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。卡方检验卡方检验是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率)的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行乘以2列资料及组内分组X2检验。零反应检验用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为0或100%时，X2检验的一种特殊形式。属于直接概率计算法。其他非参数统计方法包括符号检验、秩和检验和Ridit检验，共同特点是简便、快捷、实用。可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。通过这些方法，我们可以一次搞定显著性检验，确保我们的研究结果更加准确和可靠！

CFA一级数量部分公式大集合！ 𐟒“ 最近真是有点焦虑啊，不过也快到头了。这里给大家分享一下数量部分需要记住的所有公式和概念，希望对你们有帮助！货币的时间价值 𐟒Ž 首先，记住一句话：不同时间的货币价值不一样！这句话可是有效年利率计算的关键哦。描述性数据 𐟓Š 接下来是描述性数据部分，包括一阶中心趋势（中位数、均值、众数），二阶离散（方差、标准差），三阶偏度，四阶峰度。这些公式可是基础中的基础。概率论 𐟎𒊧„𖥐Ž是概率论部分，需要掌握概率的加法法则、乘法法则、全概率法则以及贝叶斯定理中的应用。还有赔率（Odds）、期望值和协方差的计算公式。离散分布和连续分布 𐟓ˆ 这一部分主要讲的是离散分布和连续分布，特别是二项分布和正态分布。正态分布下的z分布和t分布也要记清楚。样本和估计 𐟓š 样本和估计部分包括点估计和区间估计，估计量，中心极限定理非常重要！置信区间以及何时使用z分布和t分布也要牢记。假设检验 ⚖️ 假设检验部分主要讲的是一类错误和二类错误，单边检验和双边检验，以及假设检验的test statistics和decision rule的确定。单一正态检验方法也要掌握。线性回归 𐟓ˆ 最后是线性回归部分，简单线性回归的SSE，最小二乘法估计参数b0和b1的值，ANOVA table衡量拟合度的记忆。这些公式可是线性回归的基础。

高中陪读妈妈必看：473天试卷分析经验高中三年，考试不断，周测、阶段测、月考、期中、期末……这些考试就像家常便饭一样频繁。面对这么多试卷，你该如何科学整理，为高考加分呢？作为一位陪读妈妈，我经历了473天的试卷分析，积累了一些经验，今天就来分享给大家。第一步：逐题分析，找出错因 𐟕𕯸‍♀️ 首先，我们要对错题进行逐题分析，把错因分成三大类：粗心类错误：比如审题不清、忽略了某些条件等。知识遗忘性错误：比如某部分知识没想起来或者没对应上。思路错误：比如这道题完全不会做，或者当时想错了方向。对于第一类错误，我们要找出根本的粗心原因，把这种粗心情况集中整理到错题本的一个区域里。对于第二类错误，立即复习课本上与之相关的知识点。对于第三类错误，在30秒内用自己的语言解释一下答案思路，然后思考以下问题：这道题考的是哪部分知识点？之前有没有做过类似的题？如果有，这类题解法的共同特征是什么？如果没有，这道题的创新点在哪里？题目解法有几种？有没有最优解法？第二步：总览试卷，统计错因 𐟓Š 接下来，我们要总览整张试卷，进行四个方面的统计：统计粗心、知识遗忘、思路错误这三种错因各自的失分数值。把课本内容分成几个大模块，记录每个模块的错题数，写在建立的刷题记录表上，然后重点训练错误数量最多的那个模块。找出最不该丢分的三道题，分析为什么丢分，下次该怎么做才能不丢分。找出当时卡得最久的一道题，即使没有做错也把这道题再做一遍，争取多做多熟练，一次能不被卡住，快点做出来。第三步：整理错题，建立错题本 𐟓š 最后，把有价值的错题整理到错题本上，把经典题型和创新题型也整理到错题本上。这样方便以后复习时查阅。小贴士 𐟒እš持每天整理错题本，不要拖延。定期复习错题本上的题目，确保真正掌握。不要忽视任何一道题目，即使是简单的题目也要认真对待。结语 𐟌Ÿ 高中三年，试卷是宝贵的财富。通过科学的整理和分析，我们可以找出自己的不足，并加以改进。希望这些方法能帮到你，让你的高考更加顺利！

432统计学第八章：假设检验详解假设检验是统计学中一个非常重要的概念，它是对前几章内容的综合应用。简单来说，就是我们要验证我们计算出的均值是否真的有效。名词解释 𐟓‹ 假设检验：一种统计方法，用于判断样本数据是否支持原假设。原假设（H0）：我们想要拒绝的假设。备择假设（H1）：与原假设相对立的假设。第一类错误（Type I error）：错误地拒绝原假设。第二类错误（Type II error）：错误地接受原假设。显著性水平（𜉯𜚥ŽŸ假设被拒绝的概率。检验统计量：用于计算P值的统计量。 P值：观察到的数据与原假设不一致的概率。简答题 𐟤” 显著性水平š„含义是什么？显著性水平与P值有何关系？原假设和备择假设的地位有何差异？设置原假设应遵循哪些原则？为什么在决策时要避免使用“接受原假设H0”这样的措辞？以总体均值为例，说明双侧检验与单侧检验拒绝域的不同。什么是弃真错误和取伪错误？它们的概率有何联系与区别？假设检验的基本原理是什么？为什么要控制犯弃真错误的概率？小概率事件的原理及意义是什么？准确理解小概率原理应注意哪些要求？参数的区间估计和假设检验有何区别和联系？你对假设检验的理解和检验步骤是什么？在单个总体均值的假设检验中，检验统计量要根据总体是否服从正态分布、总体方差是否一致以及样本量的大小来确定，说明在不同情况下分别需要使用何种检验统计量。假设检验的P值是什么含义？用P值进行假设检验相对于传统方法的优点是什么？用P值作假设检验的步骤是什么？总结 𐟓 假设检验是统计学中一个非常实用的工具，它帮助我们判断样本数据是否支持某个假设。通过理解显著性水平、P值、原假设和备择假设等概念，我们可以更好地应用这一方法。在实际应用中，控制犯弃真错误的概率非常重要，以确保我们的结论是可靠的。

Stata教程：假检&误析 𐟎“ 探索统计学的奥秘，Stata是你的得力助手！今天，我们将深入探讨假设检验的两类错误，以及如何使用Stata命令来检测这些错误。 𐟔 假设检验的两类错误： 𜈧쬤𘀧𑻩”™误）：当原假设为真时，却错误地拒绝了它。 𜈧쬤𚌧𑻩”™误）：当原假设为假时，却错误地保留了它。 𐟓 检验顺序：首先提出原假设H0。进行T检验，计算z或t值。确定€𜯼Œ即显著性水平。计算P值，判断是否拒绝H0。 𐟓ˆ Stata命令合集： cii means：计算样本数、均值和标准差。 ci var：计算样本方差，并给出置信水平。 ttest：进行均值比较，给出置信水平。 𐟓š 均值比较：均值比较是假设检验的一种方法，用于推断两个总体参数的差异。对比同一时点不同总体参数的差异。对比不同时点总体参数的差异。 𐟔„ 两总体样本类型：独立样本（Independent sample）：样本Y的选择变化时，对样本X不造成影响，反之亦然。相关样本（Dependent samples）：在不同条件下，对同一观测对象进行两次或更多次测量。成对样本（Matched-subjects design）：观测对象被研究者或外部因素配对。 𐟎€š过这些命令和概念，你将能够更深入地理解统计学，并在实际研究中应用这些知识。加油，统计学家！𐟌Ÿ

第七天：置信区间&单侧检验今天是第七天，我们来聊聊置信区间和单侧检验。置信区间其实就是用来判断一个随机变量x是否在一个可接受的范围内。这也可以理解为100%减去显著性水平，也就是说可能存在误差的概率。下面的公式也表达了置信区间的限制，但现实中我们通常不知道标准差，所以需要估算。这时候就用到了之前学的标准差的估算方法。t值是由自由度决定的，而下面的公式则将1.96换成t值，把标准差换成估计的标准差。第24个公式是关于单侧检验的，它用于平衡一类错误和二类错误的概率。单侧检验有三种表达方式：第一种是u不等于u0，我们把u0换成u1，形成新的假设h1: u等于u1。第二种是如果u不等于u0，那它必须大于u0。第三种是如果u不等于u0，那它必须小于u0。单侧检验的好处是，与双侧检验相比，发生二类错误的概率小得多。下面的表格解释了这个概念，比如在5%的显著性检验中，单侧检验发生二类错误的概率比双侧检验小；在1%的显著性检验中也是一样的。通过这些公式和概念，我们可以更深入地理解econometrics中的置信区间和单侧检验，为后续的学习打下坚实的基础。

GWAS统计模型：从经典到现代方法基因组关联研究（GWAS）是探索基因与复杂疾病关系的重要工具。在GWAS分析中，选择合适的统计模型至关重要。常用的GWAS模型包括单位点GWAS、多位点GWAS、贝叶斯模型和机器学习模型。 𐟔 关注点：统计能力：模型应具备足够的统计能力来检测真实关联。计算效率：分析大量数据时，模型的计算速度至关重要。缺失数据处理：如何处理缺失数据以提高分析的准确性。稀有变异和遗传结构变异：模型应能处理这些复杂的遗传变异。 𐟚력𝱥“GWAS分析的因素：异常值和非正态数据：可能导致一类错误增加，降低统计功效。遗传力：影响关联检测的灵敏度。基因与环境互作：需要考虑基因与环境之间的相互作用。群体大小和结构：群体大小和结构对分析结果有重要影响。 LD衰减：连锁不平衡的衰减程度影响关联检测。标记密度：标记的密度对分析的准确性有影响。 MAF次等位基因频率：次等位基因频率对关联检测的影响。显著性阈值：合理的显著性阈值是确保结果可靠的关键。统计模型：如K矩阵和Q矩阵等，对分析结果有重要影响。 𐟓ˆ 单位点GWAS模型： GLM模型：适用于单位点检测，无需确定遗传算法，但可考虑群体结构（PCA）以降低过度拟合的错误率。 MLM模型：在GLM基础上，考虑了亲缘关系，纳入种群结构和亲属关系，提高分析准确性。 CMLM：压缩MLM，通过聚类基因型减少计算时间，提高统计能力。 ECMLM：在CMLM基础上，进一步优化参数，提高检测QTL的统计能力。 𐟔砥…𖤻–单位点GWAS模型： FaST-LMM、Fast-LMM-Select、SUPER等，这些模型在处理复杂表型时效率更高。 𐟚력•位点GWAS的主要缺点：处理复杂表型时效率低下，每个标记单独测试，无法估计多个等位基因的联合效应。通过选择合适的GWAS模型和方法，可以更准确地探索基因与复杂疾病的关系，为精准医疗提供有力支持。

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