檢驗效能的統計學意義
1樓：帳號已登出
檢驗效能或把握度，是指兩總體確有差別，按β水準能發現它們有差別的能力。用1-β表示其概率大小。
標準差。的大小：由於α與β呈反比。
兩全其美的方法就是使兩個相互比較的總體分佈都很集中，重疊面積縮小，這樣就可收到α與β均減小的效果。在兩個總體均數與樣本含量固定的條件下，各總體分佈的面積不變，但其擴布範圍與標準差成正比。
因此，儘量減小個體差異，嚴格控制實驗條件，認真遵守操作規程。
努力使山返標談掘準差減小到合理水平，這是提高檢驗效能的重要途徑之一。
數量性。統計學的認識力首先表現它以精確的和無可爭辯的事實作為基礎，同時，這些事實用數字加以表現，具有簡短性和明顯性。數量性是統計學物件的重要物件特點，這一特點也可把它和其他實質性的社會科學（如政治經濟學。
區別開來。社會經濟統計的認識物件是社會含唯核經濟現象的數量方面，包括現象的數量表現、現象之間的數量關係和質量互變的數量界限。
以上內容參考：百科-統計。
檢驗效能名詞解釋
2樓：內蒙古恆學教育
檢驗效能是統計推斷的重要內容，它是應用數學上的反證法和小概率事件實際推斷原理，根據樣本統計量對總體作出推斷，結論具有概率性。
概念：假設檢驗。
是統計推斷的重要內容，它是應用純笑數學上的反證法和小概率事件實際推斷原理，根據樣本統計量對總體作出推斷，結論具有概率性。
兩類錯誤：對於任何一次假設檢驗，不論其結論是拒絕h0,還是接受h0,都有判斷錯誤的可能，即可能犯兩類錯誤。
第一類錯誤。
也稱ⅰ型錯誤)是指拒絕了實際賀昌上成立的h0,其概率大小用a表示。假設檢驗時，研究者可根據研究的目的來確定α值的大小，如規定α=即犯第一類錯誤的概率為，當拒絕h0時，則理論上100次抽樣檢驗中平均有5次發生這樣的錯誤。
第二類錯誤(也稱ⅱ型錯誤)是指接受了實際不成立的h0,其概率大小用β來表示，β值的大小一般很難確切估計，只有與特定的h1結合起來才有意義。通常把1-β稱為檢驗效能(也稱把握度),它的意義是：當兩總體確有差別時，按規定做拍含的檢驗水準，α能夠發現該差別的能力。
檢驗效能
3樓：真果粒不真
檢驗效能。正確答案：檢驗效能又稱檢驗功效(1-β)它的含義是：當兩總雀慧梁體確實有差別時，按頃運規定的檢驗碧姿水準ɑ,能夠發現兩總體間差別的能力。
檢驗功效和檢驗效能
4樓：網友
檢驗功效和檢驗效能都是評價醫療測試的指標，但它們在評價方面有所不同：
1. 檢驗功效（diagnostic accuracy）通常是指在已知真實情況下，醫療測試結果的準確性。檢驗功效包括敏感度（sensitivity）和特異度（specificity）兩個指標。
敏感度是指檢測結果為陽性時，被檢測人中真正存在此疾病的患者比例。而特異度則是指檢測結果為陰性時，被檢測人中真正不存在此疾病的健康人比例。這些伍橡兆指標通常用來評估診斷試驗的準確性。
2. 檢驗效能（diagnostic performance）則更關注實際應用情況下檢驗的表現。檢驗效能除了考慮檢驗功效指標外，還包括**值（positive predictive value和negative predictive value）等指標。
**值是在給定疾病發生率的情況下，在某個測試結果為陽性如枝或陰性的人群中，真正有此疾病或沒有此疾病的比例。這些指標通常用於幫助臨床醫生做出診斷**決策。
簡而言之，檢驗功效主要關注測試結果的準確性，而檢驗效能則著重於腔租測試結果對診斷和**決策的幫助程度。
檢驗效能名詞解釋
5樓：大青檸
檢驗效能的名詞解釋：檢驗效能又稱假設檢驗的功效(power of a test)，用1-β表示，其意義是，當所研究的總體與ho確有差別時，按照檢驗水準a能夠發現它(拒絕ho)的概率。
檢驗效能是統計推斷的重要內容，它是應用數學上的反證法和小概率事件實際推斷原羨睜纖理，根據樣本統計量對總體作出推斷，結論具有概率性。
正確選擇被試因素及其水平，這是實驗成敗的首要環節。被試因素的有效性越強，h0與h1涉及的不同總體均數之間的差距越大，兩者在分佈上的重疊面積就越小。由於β較小，1-β就必然較大。
通常h0與h1兩個總體存在一定的重疊面積，界值移動必然引起α與β同時改變。由於α與β存在反變關係，故通過增大口值可提高檢驗效能1-β。然而假設檢驗的目的大多是希望提示被試因素有效性高，應當要求d值越小越好；若將α值過分增大，顯然是不恰當的。
相反，如將α過分縮小，勢必引起β增大，檢驗效能降低。因此，在實驗設計時，必須合理地兼顧α與β。在通常情況下，實驗設計時α取0．05，β取0．10或0．05。
檢驗效能的錯誤型別：
對於任何一次假設檢驗，不論其結論是拒絕h0，還是接受h0，都有判斷錯誤的可能，即可能犯兩類錯誤。
第一類錯誤早搭(也稱ⅰ型錯誤)是指拒絕了實際上成立的h0，其概率大小用a表示。假設檢驗時，研究者可根據研究的目的來確定α值的大小，如規定α=即犯第一類錯誤的概率為，當拒絕h0時，則理論上100次抽樣檢驗中平均有5次發生這樣的錯兄仿誤。
第二類錯誤(也稱ⅱ型錯誤)是指沒有拒絕實際不成立的h0，其概率大小用β來表示，β值的大小一般很難確切估計，只有與特定的h1結合起來才有意義。通常把1-β稱為檢驗效能(也稱把握度)，它的意義是：當兩總體確有差別時，按規定的檢驗水準。
能夠發現該差別的能力。
統計學裡什麼叫做dw檢驗，統計學裡什麼叫做DW檢驗
dw檢驗是j.durbin 杜賓 和g.s.watson 沃特森 於1951年提出的一種適用於小樣本的檢驗方法.dw檢驗只能用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題 要背把這個，自相關檢驗 1 如果0零假設，擾動項存在一階正自相關。dw 越接近於0，正自相關 性越強。2 如果l d 階正自...
統計學中，p小於檢驗水準，那麼說明的是兩總體均數的差別有顯著性意義還是兩樣本均數的差別有顯著性意義
總體，假設檢驗不就是對總體的引數進行檢驗的嘛。抽樣就是個檢驗方法，如果像你說的只能表示樣本均值有差異，那麼換個樣本就不一定有差異了，那這種結論要有意義嗎？t0.05,是總體還是樣本均數差別無統計學意義，怎麼判斷啊 畢竟統計推斷是用樣本推斷總體的，書本上也是總體均數 無統計學意義，但是有的練習題也選擇...
統計學裡什麼叫做DW檢驗DW值代表什麼
dw檢驗用於檢驗隨機誤差項具復有一階自回歸形式的序列相關問題，也是就自相關檢驗。杜賓和瓦特森根據樣本容量n和解釋變數數目k，在給定來顯著性水平下，建立d w檢驗統計量的下臨界值和上臨界值，確定了具體的用於判斷的範自圍。檢驗步驟 提出零假設和備選假設 h0 p 0隨機誤差項不存在一階序列相關 h1 p...