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1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。
2、假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。
3、2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。
4、简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。
5、扩展资料“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。
6、因而可通过选定α控制β大小。
7、要同时减小α和β，唯有增加样本例数。
8、统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。
9、实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
10、2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。
11、我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。
12、参考资料来源：百度百科-假设检验中的两类错误。
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