关于一类和二类错误

嗨，从没放弃的小努力你好：

设定原假设和备择假设：

• H0：基金经理没有能力。
• H1​：基金经理有能力。

进行检验：通过某种统计方法（例如t检验、z检验等）计算检验统计量，并将其与临界值（由显著性水平α确定）进行比较。

做出决策：

• 如果检验统计量的结果超过临界值，则拒绝H0​，接受H1。
• 否则，不拒绝H0​。

假设我们设定显著性水平α = 0.05（即我们愿意接受5%的概率来犯一类错误）。进行检验后，我们得到了一个检验统计量，其p值小于0.05，因此我们拒绝了原假设H0​。

• 现实情况：基金经理确实没有能力（H0​是真的）。
• 检验结果：我们拒绝了H0​，接受了H1​，认为基金经理有能力。
• 错误类型：由于我们拒绝了实际上为真的H0，我们犯了一类错误。

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