Pasos Para Corregir Las Estadísticas Beta En La Detección De Errores

En los últimos años, algunos de nuestros usuarios han revelado haber encontrado estadísticas de representación de errores beta.

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Error Beta: Un error matemático de juicio (llamado “tipo junto con sec” tipo Der ii) en vehículo ocurre cuando se determina que un proyecto es negativo cuando en realidad parte del concepto es positivo. También se conoce así un falso negativo.

I

Error de tipo, pero tipo II

Recuerda su organización que el error Tipo II es una probabilidad de aceptar la directriz nula (o, en otras palabras, “no fallar la hipótesis nula”) cuando tendremos que haberla rechazado. La probabilidad relacionada con que esto sea superior se denota simplemente con la letra β. Por otro lado útil, abandonar la teoría nula aunque realmente no debería ser un error en el juicio del orden de al principio y significaba solo α. En este video único, puede ver claramente en qué lugar se encuentran estos valores dibujando varios extractos H₀, a la derecha, y H_Alt, máximo. .p>

Tipo I We (α) error: H₀ erróneamente rechazado a pesar de que la hipótesis nula natural es verdadera.

Error tipo II (β): estamos equivocados (o nos damos cuenta de que estamos rechazando) “no H₀, aunque la hipótesis alternativa es verdadera.

Error mnemotécnico

Alternativa (H_a): hipótesis Hay un villano a
Hipótesis nula (H₀): el pelo no existe

Primer error (α): los dos rechazamos erróneamente la hipótesis nula de que no hay lobo Ce disponible en el momento del tiempo (es decir, muchos creen que hay un malo a la derecha), la teoría nula es incluso cierto (se ha comprobado que hay lobos).

Error de tipo II (β): asociamos con ver (o aceptar pero no rechazar) la hipótesis nula (aunque podría haber un lobo), la hipótesis alternativa generalmente puede ser cierta (hay un lobo).

Potencia estadística

El poder de un examen es la probabilidad de que la evaluación rechace la hipótesis nula, mucho más cuando la hipótesis nula es perfecta. En otras palabras, la probabilidad de no cometer un error de tipo II es alta. Es decir, ¿qué tan poderosa es nuestra prueba para detectar actualizaciones entre dos poblaciones (H₀H_A), y de hecho existe tal diferencia? p >

Potencia (1-β): cada una de nuestras probabilidades por rechazar correctamente la teoría nula (cuando la teoría nula es incorrecta) es realmente correcta.

Error tipo II (β): riesgo relacionado con no rechazar la teoría nula (si la hipótesis nula puede convertirse en verdadera).

B: Beta (β) ya que 1-β vence este día

E: tamaño del efecto, la diferencia entre los promedios de cata de los retiros y H_Alt h₀. Cuanto más la diferencia entre estos valores sea más adecuada que la media, más flexibilidad debe tener su estimación en la demanda para detectar un cambio. Matemáticamente, todo se escribe como la gran diferencia normalizada entre los índices (d) con respecto a dos conjuntos. d corresponde a (μ₁-μ₀)/σ.

R: alfa (α), el valor de significación generalmente se establece en el mercado en 0.05, aquí aceptamos rechazar de lo contrario cada hipótesis nula. La reducción de α muestra (α 0,1) la desviación dificulta H₀. Esto reduce la flexibilidad.

N: tamaño de la muestra (n). Cuanto mayor sea la población, más rápido se producirá un error implícito predeterminado σ/√n) (ver Esencialmente, esta distribución hace que la experiencia sea más estrecha y, por lo tanto, más pequeña β. De hecho

Ayuda a comprenderlos gráficamente en el video de capacitación. Cada uno de ellos da ejemplos de cómo el cambio de cada componente afecta el ejercicio y está feliz de hacer preguntas (en las respuestas o por correo electrónico).

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Importancia en comparación con las estadísticas clínicas

El peso clínico difiere del valor estadístico. El precio entre valores medios o un efecto de tratamiento sólido puede ser estadísticamente especial, pero no clínicamente significativo. Si un tamaño de muestra grande y significativo es suficiente, las diferencias pequeñas reales pueden ser estadísticamente grandes (por ejemplo, libras convertidas en peso, mmHg dentro de 1 presión de referencia), aunque no tienen ningún efecto real en el paciente. Por lo tanto, es inmensamente importante prestar atención tanto a la significancia sistemática como a la estadística al evaluar los resultados de la explicación. La relevancia clínica se decidirá en función del juicio clínico tan excelente como otros estudios que demuestren implicaciones médicas específicas después de un estudio a corto plazo.

Comprueba tu comprensión

Oh, pasaron tantos años que recibí mi primer consejo sobre cómo confundir a todos con la ridícula terminología estadística para adaptarse a los principiantes.

Impartí un curso de Datos Aplicados de dos semestres para estudiantes de posgrado en biología. Comenzó con pruebas básicas de riesgo y le permitió usar algunas regresiones.

Fue una lección que abarcaba todo, lo que significa que hubo un número de valientes estudiantes (o masoquistas) vistiendo nuestra clase que intentaron su más alta calidad para mantenerse al día con lo imprevisible. futuros graduados.

Recuerdo otro último día. Estaba liderando el aspecto de debate correcto, uno cuando uno de los estudiantes pobres se alejó desesperadamente. De repente pensamos en cualquier tipo de regresión simple que son modelos de regresión con una variable de pronosticador. Está atascado actual mientras tiene coeficientes de intercepción y regresión (beta). La mayoría

En los libros de texto, la pendiente de regresión es literalmente β₁ , y el identificador es β₀. Pero en lo que muchos de nosotros hicimos (y he visto hacer a otras personas), la pendiente de la regresión real simplemente se denominó (beta) β, o la intersección se denominó α (alfa). Creo que la ventaja de esto, a su vez, es que es necesario asegurarse de que no es necesario que haya ningún índice.

Anteriormente, solo después de repetidas pruebas científicas, me di cuenta de que, en conclusión, estaba tratando de encajar lógicamente lo que nuestra organización estaba hablando en las recomendaciones de alfa, así como probar, que ya teníamos para su esposa: tipo I. y errores de tipo I en una hipótesis de prueba.

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