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pzqa39 · 2025年05月16日
嗨，从没放弃的小努力你好：
一类错误指的是错误地拒绝原假设，可以简单理解成“错杀好人”，本来应该接受的，但是拒绝了。10%的置信区间意味着更宽松的临界值，更容易落到拒绝域，稍微超出预期就被判定模型失效了。而5%的置信区间是更严格的临界值，比较不容易落到拒绝域，只有显著偏离预期才会被拒绝。所以10%相比5%的置信区间，一类错误的概率会增加。
一类二类错误此消彼长，二类错误的概率会减少，二类错误是“放过坏人”，本来应该拒绝的，但是没有拒绝。10%的置信区间放宽了拒绝的标准，也就是更容易被拒绝，所以二类错误会减少。
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努力的时光都是限量版，加油！