Le Type D&Rsquo;Erreur 1 Ou 2 Est-Il Pire ? – Plastgrandouest / Femme De Ménage Salé

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Sunday, 4 August 2024

P. Morgan, et Ferrari programme de certification, conçu pour aider quiconque à devenir un analyste financier de classe mondiale. Pour continuer à apprendre et à faire progresser votre carrière, les ressources supplémentaires de la FCI ci-dessous vous seront utiles: Erreur de type II Erreur de type II Dans un test d'hypothèse statistique, une erreur de type II est une situation dans laquelle un test d'hypothèse ne parvient pas à rejeter l'hypothèse nulle qui est fausse. Dans other Probabilité conditionnellela probabilité conditionnelle est la probabilité qu'un événement se produise étant donné qu'un autre événement s'est déjà produit. Le concept est l'un des événements indépendants par excellence Événements indépendants Dans les statistiques et la théorie des probabilités, les événements indépendants sont deux événements dans lesquels la survenance d'un événement n'affecte pas la survenance d'un autre événement Sélection de l'échantillon Sélection du BiasSample Le biais de sélection du BiasSample est le biais qui résulte de l'incapacité à assurer la randomisation appropriée d'un échantillon de population.

Erreur De Type 1.0

Réponse: Je dirais que ce n'est pas toujours plus "dangereux". Cette perception pourrait provenir de deux choses: 1) dans de nombreuses sociétés, il est considéré comme pire de condamner un innocent que d'acquitter un coupable et 2) on a tendance à vouloir donner à l'hypothèse nulle le bénéfice du doute, à moins que il y a de fortes preuves contre cela. Explication: Lors de l'examen d'un test d'hypothèse nulle #H_ {0} #, une erreur de type 1 est la décision de rejeter le null (disons que c'est faux), alors que c'est vrai; alors qu'une erreur de type 2 est une décision d'accepter le zéro (ou de "ne pas le rejeter"), alors qu'en fait c'est faux. Dans une salle d'audience, l'hypothèse nulle est que le défendeur est innocent, tandis que l'hypothèse alternative est la conclusion opposée, à savoir que le défendeur est coupable. Par conséquent, une erreur de type 1 dans ce contexte est la conclusion que le défendeur est coupable alors que la personne est innocente; et une erreur de type 2 dans ce contexte est la conclusion que le défendeur est innocent (ou du moins qu'il n'ya pas assez de preuves pour condamner), alors que la personne est coupable.

Erreur De Type 1.2

Ici, le pouvoir du test fait allusion à la probabilité de rejet de l'hypothèse nulle, ce qui est faux et doit être rejeté. À mesure que la taille de l'échantillon augmente, la puissance du test augmente également, ce qui réduit le risque d'erreur de type II. Par exemple, supposons que, sur la base des résultats de l'échantillon, l'équipe de recherche d'une entreprise affirme que moins de 50% du nombre total de clients est comparable au nouveau service créé par l'entreprise, ce qui est en fait supérieur à 50%. Principales différences entre les erreurs de type I et de type II Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne les différences entre les erreurs de type I et de type II: Une erreur de type I est une erreur qui se produit lorsque le résultat est un rejet de l'hypothèse nulle qui est, en réalité, vraie. Une erreur de type II se produit lorsque l'échantillon aboutit à l'acceptation de l'hypothèse nulle, ce qui est en réalité faux. Erreur de type I ou autrement connu sous le nom de faux positifs.

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Comment réduire les erreurs de type I et II? Vous pouvez réduire le risque de commettre une erreur de type II en vous assurant que votre test fonctionne bien. Vous pouvez le faire en vous assurant que votre échantillon est suffisamment grand pour voir une différence pratique quand il le fait réellement. La probabilité de rejeter l'hypothèse nulle si elle est fausse est de 1 – β. La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'erreur de type 2? L'augmentation de la taille de l'échantillon rend le test d'hypothèse plus sensible – l'hypothèse nulle est plus susceptible d'être rejetée si elle est en fait fausse. La taille de l'effet n'est pas influencée par la taille de l'échantillon. Et la probabilité de commettre une erreur de type II diminue, et non plus, à mesure que la taille de l'échantillon augmente. Les erreurs de type 1 et de type 2 peuvent-elles se produire ensemble? La probabilité de commettre ces deux types d'erreurs est inversement proportionnelle: c'est-à-dire qu'un taux d'erreur de type I décroissant augmente le taux d'erreur de type II et vice versa.

Erreur De Type 1 Statistique

Lorsque vous effectuez des tests d'hypothèse, prenez en considération les risques associés à l'erreur de 1ère espèce et à l'erreur de 2e espèce. Si les conséquences d'une erreur sont plus graves ou plus coûteuses que celles de l'autre, choisissez un seuil de signification et une puissance qui reflètent la gravité relative de ces conséquences.

Ce type d'erreur serait de « Type II », et vous les avez éliminées dans votre système. Mais imaginons un instant que votre système judiciaire aie d'autres priorités: ne jamais condamner un innocent? Dit autrement, les erreurs de Type I sont inadmissibles. Dans ce cas le seuil de qualité de preuve devra être très élevé pour garantir qu'aucun innocent ne sera condamné par erreur. Bien sur, en adoptant cette stratégie, il y aura aussi quelques meurtriers qui s'en sortiront. Cette simple leçon de statistique met en évidence un point très important. Les probabilités d'erreurs de type I et de type II sont liées. Vous décidez ce qui est le plus important pour vous et réglez les seuils en conséquence. Il y a toujours des risques d'erreur lorsqu'on prend des décisions basées sur des informations incomplètes. Mais vous devez simplement décider quel type d'erreurs est le plus tolérable. J'ai beaucoup d'amis qui discutent de l'efficacité du test PSA pour la détection du cancer de la prostate. Ce test ne laisse passer aucun cancer, mais il génère aussi beaucoup de « faux positifs ».

Donc quand il est dit (dans le plan de cours) que le cours de statistique est un prérequis, il ne s'agit pas de l'avoir suivi, mais bel et bien de l'avoir compris, car on passera notre temps à utiliser des notions entrevues dans ce cours.

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