※ 引述《carlos101 (好熱啊 )》之銘言： : 剛好明天期中考 有一題的假設檢定 一直想不通 : 沒想到來這裡剛好開板了 看看能不能有高手幫我解釋一下 : 題目是： : standard deviation = 0.3 : H0：u=14 : H1：u<14 : n=5 : alpha 我會算 但是 beta 一直卡在一個 觀念轉不過來 : 然後true mean = 13.5 : 老師給解答是： : 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 : 一直想不通為何是 大於 : 有沒有人可以用實例 或是 圖示 跟我說明一下的 謝謝~ : 真的想很久了 但還是搞不懂 : 是因為alpha 和 beta 是相反的關系嗎? : 謝謝~ 型II誤是虛無假說不對卻沒有拒絕它, 因此型II誤的機率 是 "不拒絕 H0 的機率". 本例對立假說是左邊的, 所以拒絕域是左尾, 即 X<13.7. 型II誤是不拒絕 H0, 當然就是 X>13.7 了! ※ 引述《absolutehide (Mr.100)》之銘言： : 那我也可以問個問題嗎? : 就是有些書上假設檢定 : 以右尾來說好了 : < : H0:u = 14 : H1:u > 14 : H0:u = 14 : H1:u > 14 : 以上兩個有分別嗎? 就平常在做的檢定來說, 這兩者問題有分別, 但檢定程序 沒差別. 問題的分別是: 前者參數可以是任何實數, 但我們只關心 它是否超過 14. 而後者是用於參數值不可能小於 14 時. 這兩問題不同而檢定程序相同, 主要是所稱 "平常在做的 檢定" 如常態群體平均數檢定等, 其群體分布及檢定方法 具有一個特性: 檢定力函數(拒絕 H0 機率與參數的關係) 是單調的. 因此型Ｉ誤機率於參數值在 H0 中最大值發生 於邊界點 (如此例之 u=14). --

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