当假设H0实际为真时,由样本观测值做出了拒绝H0的错误结论,称为第一类错误.
H0的情况下,|X|>=3.5的概率是0,所以第一类错误的概率是0.
当假设H0实际为错误时,由样本观测值做出了接受H0的错误结论,称为第二类错误.
H1的情况下,|X|
均匀分布参数的假设检验问题
均匀分布参数的假设检验问题
X为在区间[-m,m]上的均匀分布，样本大小为1,
假设 H0: m=3H1:m=4
当|X|>=3.5的时候否定H0，其他情况接收H0
问题：
第一种错误的概率和第二种错误的概率分别是多少？
希望能有详细一些的说明
X为在区间[-m,m]上的均匀分布，样本大小为1,
假设 H0: m=3H1:m=4
当|X|>=3.5的时候否定H0，其他情况接收H0
问题：
第一种错误的概率和第二种错误的概率分别是多少？
希望能有详细一些的说明
数学人气：422 ℃时间：2020-10-02 01:36:35
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