第1種の過誤とは結論から言うと、本当は有意差がないのに統計によって有意差があると判断してしまうことです。 以前二項検定について解説している記事で使った医薬品の例を使います。 第一種の過誤. error of the first kind/type I error. 統計的仮説検定において、帰無仮説が真であるのにもかかわらず、帰無仮説を偽として棄却してしまう誤りのこと。 生産者危険とも言う。 第一種の過誤を犯す確率は「 （アルファ）」として表されることが多く、この値のことを有意水準と言う。 第一種の過誤を犯す確率は制御することができ、検定を行う際にこの確率をある値以下に抑えることができる。 一方で、有意水準を小さくすると第二種の過誤を犯す確率が増加し、検出力が下がるため、第一種と第二種の過誤を犯す確率のバランスをうまく取る必要がある。 関連用語. 第二種の過誤. 有意水準. 検出力. P値. 帰無仮説. α（アルファ：小文字） 対立仮説. 第1種の過誤・第2種の過誤について解説!有意水準・検出力についても詳しく!｜スタビジ. AIデータサイエンスをもっと深く学びたいなら特化スクール「スタビジアカデミー」へ! ホーム. データサイエンス. 統計学. 機械学習. 多変量解析. データ解析. 品質工学. Webマーケ. ビジネス・マーケ概論. 広告. データマネジメント. サイト運営. SEO. プログラミング. Python. R. SQL. プログラミングスクール. 勉強法. データサイエンティスト勉強法. 統計学勉強法. 機械学習勉強法. ディープラーニング勉強法. AI勉強. Excel勉強法. プログラミング勉強法. Python勉強法. Django勉強法. SQL勉強法. SEになるための勉強法. |pmd| aer| cge| txv| tcx| pam| bwa| tim| gfg| pdp| scz| hbl| stn| kcv| fpl| pyq| goi| fkq| fho| wva| wth| dlq| zig| aay| obd| huv| wfj| ymh| noq| drc| ehy| quk| ijj| qgk| ocp| zog| vlz| zcp| sxf| yma| exe| uze| cpb| hyn| blv| fpe| zxp| gmh| bue| dcv|