level of significance等于porbability of type 1 error不太懂

同学你好，回复下你追问的问题：

对于Type I error，你的第一个理解大体上正确的，其实Type I error可以这么理解，首先这是一个错误，其次这是一个条件概率，条件就是原假设为真（你列的那第二种理解是非条件概率）。所以第一类错误的定义即为 “在原假设为真的条件下，却拒绝了原假设” 的这类错误发生的概率。

第一类和第二类错误是没有数学上的直接关联的，因为第二类错误的条件是原假设为假，和第一类错误的条件是不一样的。还有就是第一类错误就是significance level，这个是定义里的一部分。第二类错误没有这个定义关联。

对于第二类错误也可以这么理解，首先这是一个错误，其次这是一个条件概率。所以第二类错误就是当原假设为假时，却接受了原假设的这类错误发生的概率。对于第一类和第二类错误，从以上的角度去理解就可以，考试不会要求去算或者讨论第二类的错误具体有多大的，别想偏了。

考试的时候常见的题型可能是α上升，第一类错误变大还是变小，第二类错误又怎么变，power of test怎么变。或如果sample size上升了，那么第一类和第二类错误又怎么变。或者直接考察定义，例如设置错误选项说原假设为假的时候，接受了原假设这种是第一类错误。

所以对于这种定性又比较抽象的问题，不建议自己去发散理解这个概念，而是建议跟着书上或者课程里的思路，再看看题目是如何出的，加油~

同学你好，

confidence level（置信区间）可以理解为“信心区间”。也就是随便取一个值，可以有95%的“信心”确定这个值会落在均值左右1.96倍标准差的范围内（假设正态分布）。

Type I error=level of significance这点其实是个定义。这里想表达的逻辑是：目前有一个原假设（这个原假设实际为真，但我们还不知道），面临的选择只有两种可能，要么接受，要么拒绝。接受的概率就是95%，拒绝（这个为真的原假设）的概率就是5%。所以第一类错误发生的概率就是5%。

这个概念确实不大好理解，不过这个就是定义，可以当结论记住，加油。