※ 引述《carlos101 (好热啊 )》之铭言： : 刚好明天期中考 有一题的假设检定 一直想不通 : 没想到来这里刚好开板了 看看能不能有高手帮我解释一下 : 题目是： : standard deviation = 0.3 : H0：u=14 : H1：u<14 : n=5 : alpha 我会算 但是 beta 一直卡在一个 观念转不过来 : 然後true mean = 13.5 : 老师给解答是： : B = P(accept H0 when H0 is false (也就是H1 is true) ) : = P(X > 13.7 when u = 13.5 ) : 嗯 ok 我就是一直卡上面那行的 > 大於 : 一直想不通为何是 大於 : 有没有人可以用实例 或是 图示 跟我说明一下的 谢谢~ : 真的想很久了 但还是搞不懂 : 是因为alpha 和 beta 是相反的关系吗? : 谢谢~ 型II误是虚无假说不对却没有拒绝它, 因此型II误的机率 是 "不拒绝 H0 的机率". 本例对立假说是左边的, 所以拒绝域是左尾, 即 X<13.7. 型II误是不拒绝 H0, 当然就是 X>13.7 了! ※ 引述《absolutehide (Mr.100)》之铭言： : 那我也可以问个问题吗? : 就是有些书上假设检定 : 以右尾来说好了 : < : H0:u = 14 : H1:u > 14 : H0:u = 14 : H1:u > 14 : 以上两个有分别吗? 就平常在做的检定来说, 这两者问题有分别, 但检定程序 没差别. 问题的分别是: 前者参数可以是任何实数, 但我们只关心 它是否超过 14. 而後者是用於参数值不可能小於 14 时. 这两问题不同而检定程序相同, 主要是所称 "平常在做的 检定" 如常态群体平均数检定等, 其群体分布及检定方法 具有一个特性: 检定力函数(拒绝 H0 机率与参数的关系) 是单调的. 因此型Ｉ误机率於参数值在 H0 中最大值发生 於边界点 (如此例之 u=14). --

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