I. típusú hiba - meghatározás, hogyan kerülhető el, és példa

A statisztikai hipotézis tesztelés során az I. típusú hiba lényegében a valódi nullhipotézis elutasítását jelenti. Az I. típusú hibát hamis pozitív hibának is nevezik. Más szavakkal, hamisan következtet a nem létező jelenség létére.

Megjegyezzük, hogy az I. típusú hiba nem jelenti azt, hogy tévesen elfogadjuk a kísérlet alternatív hipotézisét.

I. típusú hiba

A teljes valószínűség-szabály valószínűsége A teljes valószínűség-szabály (más néven a teljes valószínűség törvénye) egy alapvető szabály a statisztikákban, amelyek az I. típusú hiba elkövetésének feltételes és marginális szintjére vonatkoznak, és amelyet egy hipotézis teszt szignifikanciaszintjével (α) mérnek. A szignifikancia szint azt a valószínűséget jelzi, hogy az igaz nullhipotézist tévesen elutasítjuk. Például a 0,05-ös szignifikanciaszint azt mutatja, hogy 5% a valószínűsége a valódi nullhipotézis elutasításának.

Hogyan lehet elkerülni az I. típusú hibát?

A hipotézis-tesztelés során nem lehet teljesen kiküszöbölni az I. típusú hiba valószínűségét. Arra használják, hogy teszteljék-e a populációs paraméterre vonatkozó állításokat. Hipotézis tesztelés. Vannak azonban lehetőségek az I. típusú hibát tartalmazó eredmények megszerzésének kockázatának minimalizálására.

Az egyik legáltalánosabb megközelítés a hamis pozitív hiba valószínűségének minimalizálására a hipotézis teszt szignifikancia szintjének minimalizálása. Mivel a szignifikancia szintet egy kutató választja, a szint megváltoztatható. Például a szignifikancia szint 1% -ra (0,01) minimalizálható. Ez azt jelzi, hogy 1% a valószínűsége a nullhipotézis téves elutasításának.

A szignifikanciaszint csökkentése azonban olyan helyzethez vezethet, ahol a hipotézis teszt eredményei nem feltétlenül rögzítik a teszt valódi paraméterét vagy valódi különbségét.

Példa I. típusú hibára

Sam pénzügyi elemző Mit csinál egy pénzügyi elemző Mit csinál egy pénzügyi elemző? Gyűjtsön adatokat, rendezzen információkat, elemezze az eredményeket, készítsen előrejelzéseket és előrejelzéseket, ajánlásokat, Excel modelleket, jelentéseket. Hipotézis-tesztet hajt végre annak kiderítésére, hogy van-e különbség a nagy és a kis tőke részvények átlagos árváltozásában.

A teszt során Sam feltételezi, hogy a nullhipotézis az, hogy nincs különbség az átlagos árváltozásokban a nagy és a kis tőke részvények között. Így alternatív hipotézise szerint az átlagos árváltozások között létezik különbség.

A szignifikancia szinthez Sam 5% -ot választ. Ez azt jelenti, hogy 5% a valószínűsége annak, hogy tesztje elutasítja a nullhipotézist, amikor az valóban igaz.

Ha Sam tesztjén I. típusú hiba lép fel, a teszt eredményei azt mutatják, hogy a nagy tőkés és a kisméretű tőzsdei részvények között fennáll az eltérés az átlagos árváltozásokban, miközben a csoportok között nincs szignifikáns különbség.

További források

A Finance a globális pénzügyi modellezési és értékelési elemző (FMVA) ™ hivatalos szolgáltatója. Az FMVA® tanúsítás Csatlakozzon 350 600+ hallgatóhoz, akik olyan vállalatoknál dolgoznak, mint az Amazon, a JP Morgan és a Ferrari tanúsító program, amelynek célja, hogy bárki világszínvonalú pénzügyi elemzővé váljon. . A tanulás és a karrier előrehaladása érdekében az alábbi kiegészítő pénzügyi források hasznosak lehetnek:

  • II. Típusú hiba II. Típusú hiba A statisztikai hipotézis tesztelés során a II. Típusú hiba olyan helyzet, amikor a hipotézis teszt nem utasítja el a hamis hipotézist. Más
  • Feltételes valószínűség Feltételes valószínűség Feltételes valószínűség az esemény bekövetkezésének valószínűsége, mivel egy másik esemény már megtörtént. A koncepció az egyik alapvetõ
  • Független események Független események A statisztikákban és a valószínűségelméletben a független események két olyan esemény, amelyekben az egyik esemény bekövetkezése nem befolyásolja egy másik esemény bekövetkezését.
  • Minta kiválasztási torzítás Minta kiválasztási torzítás A minta kiválasztási torzítás az a torzítás, amely abból adódik, hogy nem sikerült biztosítani a populációs minta megfelelő randomizálását. A minta kiválasztásának hibái

Legutóbbi hozzászólások