Ошибка типа I против ошибки типа II скачать в хорошем качестве

Ошибка типа I против ошибки типа II

👉Запишитесь на наш полный курс по науке о данных со скидкой 57%: https://bit.ly/3sJATc9 👉 Скачайте наше бесплатное руководство по карьере в науке о данных: https://bit.ly/47Eh6d5 В этом уроке мы узнаем об ошибках, которые могут быть допущены при проверке гипотез. Ошибка I типа — это когда вы отвергаете верную нулевую гипотезу, и это более серьёзная ошибка. Её также называют «ложноположительной». Вероятность совершения этой ошибки — альфа — уровень значимости. Поскольку вы, исследователь, выбираете альфа, ответственность за совершение этой ошибки лежит исключительно на вас. Ошибка II типа — это когда вы принимаете ложную нулевую гипотезу. Вероятность совершения этой ошибки обозначается бетой. Бета зависит главным образом от размера выборки и дисперсии генеральной совокупности. Поэтому, если вашу тему сложно проверить из-за жёсткой выборки или она имеет высокую изменчивость, вероятность совершения этой ошибки выше. Как вы понимаете, если набор данных сложно протестировать, это не ваша вина, поэтому ошибка второго типа считается менее серьёзной проблемой. ► Если вам ПОНРАВИЛСЯ контент, нажмите кнопку «ПОДПИСАТЬСЯ»: https://www.youtube.com/c/365DataScie... ► ПОСЕТИТЕ наш сайт: https://bit.ly/365ds 🤝 Свяжитесь с нами в LinkedIn:   / 365datascience   365 Data Science — это онлайн-образовательный сайт для поиска работы в сфере науки о данных, который предлагает невероятную возможность освоить мир науки о данных, независимо от ваших предыдущих знаний и опыта. Мы подготовили множество курсов, которые подойдут для начинающих BI-аналитиков, аналитиков данных и специалистов по работе с данными. Мы в 365 Data Science — преданные своему делу преподаватели, которые верят, что отсутствие доступа к качественным учебным ресурсам не должно сдерживать любопытство. Именно поэтому мы концентрируем все усилия на создании высококачественного образовательного контента, доступного онлайн каждому. Ознакомьтесь с нашими руководствами по карьере в области науки о данных:    • How to Become a... (Data and AI Career Gui...   #NullHypothesis #DataScience #Statistics