Вероятность ошибки

В статистике термин «ошибка» возникает двояко. Во-первых, оно возникает в контексте принятия решений , где вероятность ошибки может рассматриваться как вероятность принятия неправильного решения и которая будет иметь разное значение для каждого типа ошибки. Во-вторых, это возникает в контексте статистического моделирования (например, регрессии), когда прогнозируемое значение модели может быть ошибочным относительно наблюдаемого результата и где термин «вероятность ошибки» может относиться к вероятности возникновения различных ошибок.

Проверка гипотез

При проверке гипотез в статистике два типа ошибок различают .

• Ошибки типа I , заключающиеся в отклонении нулевой гипотезы истинной ; это равнозначно ложноположительному результату.
• Ошибки типа II , которые заключаются в неспособности отвергнуть ложную нулевую гипотезу; это равнозначно ложноотрицательному результату.

вероятность ошибки Аналогичным образом выделяют .

• Для ошибки типа I она обозначается как α (альфа) и называется размером теста и равна 1 минус специфичность теста. Эту величину иногда называют достоверностью теста или уровнем значимости (LOS) теста.
• Для ошибки типа II она обозначается как β (бета) и равна 1 минус мощность или 1 минус чувствительность теста.

Статистическое и эконометрическое моделирование

Подбор многих моделей в статистике и эконометрике обычно направлен на минимизацию разницы между наблюдаемыми и прогнозируемыми или теоретическими значениями. Эта разница известна как ошибка , хотя при ее наблюдении ее лучше было бы описывать как остаточную величину .

Ошибка считается случайной величиной и поэтому имеет распределение вероятностей . Таким образом, распределение можно использовать для расчета вероятностей ошибок со значениями в любом заданном диапазоне.

Ссылки

• https://www.bartleby.com/subject/engineering/electrical-engineering/concepts/probability-of-error