简述两类错误的关系。
简述两类错误的关系。
参考解析
解析：【答案要点】Ⅰ类错误是指在否定虚无假设
。接受对立假设
时所犯的错误，即是将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时所犯的错误。由于这类错误的概率以α表示，又常称为α错误。Ⅱ类错误是指在接受
为真时所犯的错，这类错误也称为β错误。也就是说，接受
时并不等于说二者100％的没有差异，同样有犯错误的可能性。两类错误的关系：
(1)α+β不一定等于1。α错误和β错误是在两个前提下的概率，α是拒绝
时犯错误的概率(这时前提是“
为真”)；β是接受
时犯错误的概率(这时前提是“
为假”)。
(2)在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大两个总体的关系若是确定的。α增大，β就减小；α减小，β就增大。
(3)要使第Ⅰ类错误的概率保持在需要的水平上，而控制第Ⅱ类错误的概率，有以下方法：利用已知的实际总体参数与假设参数值之间的大小关系合理安排拒绝领域的位置，选择双侧检验还是单侧检验，如果是单侧检验，左侧检验还是右侧检验；加大样本容量。
。接受对立假设时所犯的错误，即是将属于没有差异的总体推论为有差异的总体时所犯的错误。由于这类错误的概率以α表示，又常称为α错误。Ⅱ类错误是指在接受为真时所犯的错，这类错误也称为β错误。也就是说，接受时并不等于说二者100％的没有差异，同样有犯错误的可能性。两类错误的关系：
(1)α+β不一定等于1。α错误和β错误是在两个前提下的概率，α是拒绝
时犯错误的概率(这时前提是“为真”)；β是接受时犯错误的概率(这时前提是“为假”)。
(2)在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大两个总体的关系若是确定的。α增大，β就减小；α减小，β就增大。
(3)要使第Ⅰ类错误的概率保持在需要的水平上，而控制第Ⅱ类错误的概率，有以下方法：利用已知的实际总体参数与假设参数值之间的大小关系合理安排拒绝领域的位置，选择双侧检验还是单侧检验，如果是单侧检验，左侧检验还是右侧检验；加大样本容量。
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