Шаги на рынке по исправлению бета-статистики обнаружения ошибок

За последние несколько недель многие наши пользователи сообщили о том, что столкнулись с статистикой ошибок в бета-версии.

Ускорьте свой компьютер уже сегодня.

Шаг 1. Загрузите ASR Pro и сохраните его на свой компьютер.

Шаг 2. Откройте программу и нажмите "Сканировать".

Шаг 3. Нажмите "Восстановить", чтобы начать процесс восстановления.

Загрузите это программное обеспечение сейчас, чтобы защитить свой компьютер от вредоносных вирусов и вредоносных программ. г.

Бета-ошибка: Статистическая ошибка суждения (называемая типом Der II типа «не сек») при тестировании проявляется, когда определяется, что что-то стало отрицательным, тогда как на самом деле гипотеза положительна. Также известен как полный ложный отрицательный результат.

я

Ошибка типа, но тип II

Принимаете ли вы во внимание, что ошибка типа II — это перспектива принять нулевую мысль (или, другими словами, «не игнорировать все нулевую гипотезу»), когда мы должны использовать ее отвергнутую. Вероятность моего превосходства обозначается буквой β. В другом руководстве отказ от нулевой теории, когда на самом деле этого не следует делать, был ошибкой для порядка первого и, следовательно, означал только α. На этом ютубе вы можете четко увидеть, где находится любое из этих значений, нарисовав два дубля H₀, справа, и H_Alt, справа. .р><ул>

Ошибка I типа We (α): H₀ ошибочно отклонено, хотя фактическая нулевая гипотеза верна.

Недостаток типа II (β): мы ошибаемся (или понимаем, что наша компания отвергает) «не H₀, хотя альтернативная гипотеза верна.

Мнемоника ошибки

Альтернатива (H_a): гипотеза Существует плохой парень a
Нулевая гипотеза (H₀): волку удается не существовать
<изображение>

<ул>

Первая ошибка (α): мы неточно отвергаем нулевую гипотезу о том, что в настоящее время нет волка Ce в настоящий момент времени (т. е. мы предполагаем, что волк существует справа), нулевая гипотеза действительно даже верна (есть волки).

Ошибка второго рода (β): мы неожиданно встречаем (или принимаем заведомо отвергнутую) нулевую гипотезу (хотя настоящий волк есть), альтернативная гипотеза, как правило, верна (волк есть).

Статистическая мощность

Мощность теста — это, как правило, вероятность того, что тест определенно отклонит нулевую гипотезу, которая увеличивается каждый раз, когда нулевая гипотеза верна. Другими словами, вероятность не совершить ошибку второго рода просто высока. То есть, насколько эффективен в буквальном смысле наш тест для обнаружения изменений, различающихся от двух популяций (H₀H_A), и есть ли такая разница от нескольких? p ><ул>

Сила (1-β): каждая отдельная из наших вероятностей тщательного отклонения нулевой гипотезы (когда каждая из наших нулевых теорий неверна) будет правильной.

Ошибка типа II (β): риск истинного отклонения нулевой гипотезы (если ее нулевая гипотеза может быть верной).

<ул>

B: бета-версия (β), поскольку согласованная дата истечения срока действия 1-β

E: размер эффекта, разница между любыми средними дегустационными значениями распределений, кроме того, H_Alt h₀. Чем больше разница между этими значениями по сравнению со средним значением, тем больше мощности должна иметь ваша текущая оценка, чтобы вовремя обнаружить изменение. Математически это теперь записывается как нормализованная разность, относящаяся к индексам (d) двух объединений. и соответствует (μ₁-μ₀)/σ.

A: Альфа (α), значение преимущества обычно устанавливается равным 0,05, здесь мы принимаем отклонение или каждую нулевую гипотезу. Уменьшение α рекомендует (α 0,1) отклонение препятствует H₀. Это снижает гибкость.

N: объем выборки (n). Чем значительнее популяция, тем быстрее возникает неявная ошибка неплатежа σ/√n) (см. По существу, это, в свою очередь, делает распределение опыта более узким, а значит, меньшим β. Действительно

Полезно иметь возможность увидеть их графически в видео. Каждый из них приводит примеры того, почему изменение каждого компонента влияет на производительность, а также с удовольствием задает вопросы (в ответах или по электронной почте).

>

Значимость по сравнению с клинической статистикой

Клиническая значимость отличается от статистической. Отличие, которое колеблется от средних значений или хорошего лечебного эффекта, может быть статистически значимым, однако не клинически значимым. Если достаточен значительный размер выборки, очень небольшие различия могут быть статистически огромными (например, фунты, преобразованные в вес, мм рт. Поэтому важно, чтобы при оценке данных интерпретации можно было обратить внимание как на клиническую, так и на статистическую значимость. Клиническая значимость будет определяться на основе клинической оценки, а также с учетом других исследований, демонстрирующих определенные клинические осложнения после краткосрочного исследования.

<ч>

Проверьте свое понимание

О, так много лет назад я получил свое первое профессиональное руководство о том, как запутать всю нелепую статистическую терминологию для начинающих.

Я хочу, чтобы вы изучали двухсеместровое преподавание прикладных данных для аспирантов в области биологии. Он начался с базовой спекулятивной диагностики и позволил вам запустить несколько новых регрессий.

Это был всеохватывающий урок, так что горстка храбрых учеников (или мазохистов) во всем моем классе, которые старались изо всех сил, с будущими выпускниками.

Что можно успешно измерить с помощью бета-ошибки?

Истинная бета-ошибка (β) является практической мерой ошибки для решений, подразумевающих ложные нулевые предположения.

Я помню один последний день. Я руководил совещательным аспектом, когда один из всех бедных студентов отчаянно заблудился. Мы вдруг подумали о простых регрессиях, которые кажутся регрессионными моделями с одним предиктором, подверженным сдвигам. Вы застряли на текущем уровне, оснащенном (бета) коэффициентами регрессии и перехвата. Большинство

В учебниках наклон регрессии на самом деле равен β₁ , а идентификатор часто равен β₀. Но в том, что мы чувствуем (и я видел, как это делают другие), наш наклон регрессии а, вероятно, был просто помечен (бета) β, а главный отрезок был помечен α (альфа). Я думаю, что преимущество этого, несомненно, заключается в том, что необходимо сделать так, чтобы вам не нужно было включать практические индексы.

Ранее, только после неоднократных исследований, я понял, что она, наконец, стремилась логически уложить то, о чем мы могли бы говорить, в понятия, касающиеся альфы, а также беты, которые мы уже имели для себя – тип I и недостатки I типа в тестовую гипотезу.

Загрузите это программное обеспечение сейчас, чтобы защитить свой компьютер от вредоносных вирусов и вредоносных программ. г.

Beta Error Definition Statistics
Statystyki Definicji Bledow Beta
Beta Foutdefinitie Statistieken
Statistiques De Definition D Erreur Beta
Estadisticas De Definicion De Error Beta
Beta Fehlerdefinitionsstatistik
베타 오류 정의 통계
Betafeldefinitionsstatistik
Estatisticas De Definicao De Erro Beta
Statistiche Sulla Definizione Degli Errori Beta
г.