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一类错误最新视觉报道_假设检验的一二类错误(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

数据科学基础：一类错误与二类错误的区别在数据科学和统计推断中，理解一类错误（Type I error）、二类错误（Type II error）以及统计功效（Power）至关重要。今天，我们来深入探讨这三个概念，帮助你在数据分析中做出更准确的判断。 𐟔 一类错误是指当原假设 H0 为真时，却错误地拒绝了它。换句话说，我们认为有显著性结果，但实际上是一个错误报警。常用的符号 表示一类错误的概率。✨ 𐟧 二类错误则是当原假设 H0 为假时，却没有拒绝它。这意味着我们没有检测到真正存在的效果或差异，符号 表示二类错误的概率。𐟓‰ 𐟒ᠧ𛟨ŠŸ效（Power）则是正确拒绝原假设的概率，计算公式为 1-€‚功效越高，意味着我们越有能力检测到真实存在的效果或差异。𐟓ˆ 𐟓Œ 举个例子，如果我们进行药物测试：一类错误意味着我们认为药物有效，但实际上无效。二类错误意味着我们认为药物无效，但实际上有效。关键在于平衡一类错误和二类错误的概率。当我们降低 时，往往会增加 𜌥之亦然。因此，选择合适的显著性水平和样本量至关重要。𐟎

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。

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

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。

𐟓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！

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！

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。

𐟓š新手教师必看！如何上好试卷讲评课？ 𐟓š作为新手教师，如何上好试卷讲评课是一个重要的挑战。以下是一些关键点，帮助你轻松应对课堂挑战！ 𐟓–试卷讲评的两种常见方式： 1️⃣ 按题号顺序逐题讲评这种方式备课相对简单，但学生容易形成依赖性思维。对于部分学生来说，考完再看就“会”，逐题讲解可能会降低他们的专注力。 2️⃣ 归类讲评将试题分类，可以按知识点、同一考察范围、题型或错误类型等进行归类讲解。这种方法便于学生归纳总结，防止形成思维定式。虽然增加了备课量，但能够使课堂更有节奏感，提高对课堂的控制力。 𐟓‘讲评内容： 1️⃣ 典型题要精讲讲明解题思路，对知识进行拓宽、迁移、类比，总结应用规律、归纳解题方法，同时要注意化学规范用语的表达。 2️⃣ 出错率高的题重点讲统计哪些题错误率高，属于哪一类错误，分析典型的错误思路，针对性解惑并帮助学生提升能力。 3️⃣ 考题可能会涉及平时教学的“盲区”，要做补充讲解，帮学生完善先有知识储备。 ‼️授课过程要注意： ❗️ 不要教师一言堂，讲评过程要引导学生分析问题，梳理解题过程，对知识点进行查缺补漏。 ❗️ 讲练结合，要精练总结出方法、技巧，再给出相似题、变式题。做到举一反三，触类旁通；一题多变，拓展能力。 ❗️ 试卷讲评要“及时”，不要搁置太久，通过试卷讲评也是帮学生构建知识的时机。 𐟓精讲精练，抓典型重点讲，归类讲评，讲练结合。掌握以上几点，让你交出优质的试卷讲评课。

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。

专注力绘本：孩子一玩一整天！ 𐟓š 这套专注力绘本真是太棒了！每一页都有有趣的互动小游戏，孩子可以一边点读一边找东西，画面丰富有趣，既提升了专注力，又锻炼了观察力。全套共有6册，孩子们可以尽情探索！ 𐟘𙠥�퐨🛥…奰学后，家长和老师们最头疼的就是注意力不集中。以下是一些常见的表现： 1️⃣ 学习或做事时经常走神、东张西望； 2️⃣ 放学回家后，家长问孩子在学校学了什么，孩子却一问三不知； 3️⃣ 做题时经常犯同一类错误，屡教不改； 4️⃣ 做事总是忽略细节、粗心大意； 5️⃣ 做事拖拖拉拉，有始无终； 6️⃣ 上课不专心听讲，扰乱课堂秩序； 7️⃣ 学习效率低，学习成绩差。这些表现都是专注力不好的典型表现！专注力差不仅会影响孩子的学习，还会对未来的人生有不可估量的负面影响。所以，家长们一定要在学前就注意对孩子进行有效的专注力训练！ 𐟎ˆ 快来试试这套绘本吧，让孩子们在游戏中提升专注力，轻松学习，快乐成长！

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