※ 引述《carlos101 (好熱啊 )》之銘言：
: 剛好明天期中考 有一題的假設檢定 一直想不通
: 沒想到來這裡剛好開板了 看看能不能有高手幫我解釋一下
: 題目是：
: standard deviation = 0.3
: H0：u=14
: H1：u<14
: n=5
: alpha 我會算 但是 beta 一直卡在一個 觀念轉不過來
: 然後true mean = 13.5
: 老師給解答是：
: B = P(accept H0 when H0 is false (也就是H1 is true) )
: = P(X > 13.7 when u = 13.5 )
: 嗯 ok 我就是一直卡上面那行的 > 大於
: 一直想不通為何是 大於
: 有沒有人可以用實例 或是 圖示 跟我說明一下的 謝謝~
: 真的想很久了 但還是搞不懂
: 是因為alpha 和 beta 是相反的關系嗎?
: 謝謝~
型II誤是虛無假說不對卻沒有拒絕它, 因此型II誤的機率
是 "不拒絕 H0 的機率".
本例對立假說是左邊的, 所以拒絕域是左尾, 即 X<13.7.
型II誤是不拒絕 H0, 當然就是 X>13.7 了!
※ 引述《absolutehide (Mr.100)》之銘言：
: 那我也可以問個問題嗎?
: 就是有些書上假設檢定
: 以右尾來說好了
: <
: H0:u = 14
: H1:u > 14
: H0:u = 14
: H1:u > 14
: 以上兩個有分別嗎?
就平常在做的檢定來說, 這兩者問題有分別, 但檢定程序
沒差別.
問題的分別是: 前者參數可以是任何實數, 但我們只關心
它是否超過 14. 而後者是用於參數值不可能小於 14 時.
這兩問題不同而檢定程序相同, 主要是所稱 "平常在做的
檢定" 如常態群體平均數檢定等, 其群體分布及檢定方法
具有一個特性: 檢定力函數(拒絕 H0 機率與參數的關係)
是單調的. 因此型Ｉ誤機率於參數值在 H0 中最大值發生
於邊界點 (如此例之 u=14).
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