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--- types_of_error [2023/04/09 23:43] – hkimscil
+++ types_of_error [2025/11/25 22:14] (current) – hkimscil
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 {{description>types of error, 오류의 종류, 1종 오류, 2종 오류, type I error, type II error}}
 {{keywords>types of error, 오류의 종류, 1종 오류, 2종 오류, type I error, type II error}}
+이 예는 감자의 예랑은 방향이 달라서 안 맞으므로 머리가 좋아지는 약 혹은 XR을 이용해서 공부하는 방법으로 통계점수가 달라지는 가설을 생각한다. 모집단의 평균은 0이고 샘플사이즈에 따른 표준오차는 1 이 되는데, 내 샘플의 평균이 어디선가 발견되는 순간이다 (see [[:hypothesis_testing#eg01|Hypothesis testing example]] )
 ====== Types of error ======
 <imgcaption fig1|Types of error>{{ :pasted:20200501-173355.png?600}}</imgcaption>
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 <WRAP classes #type_ii_error width :language>**__Type II Error__**</WRAP>
 그러나, 만약에 //샘플의 평균이 회색 부분의 선에서 나타났다면//, 연구자는 critical region을 넘지 못하였으므로 이것을 영가설의 모집단에서 나온 샘플의 평균으로 생각하게 된다. 따라서 영가설 부정에 실패하여, 연구가설을 지지하지 못하게 된다 (C). 그런데, 사실은 그 샘플의 평균이 붉은선의 모집단에서 나왔다고 한다면, 옳은 결론은 영가설은 거짓이어야 한다. 그런데, 이 가설검증에서 연구자는 영가설이 참, 따라서 연구가설은 거짓으로 잘못 진단한 것이다 (D). 이 범위를 type II error 혹은 베타($\beta$)라고 한다.
+{{tabembedded>:types_of_error:code01|R script, types_of_error:output01|R output}}
 위의 설명은 아래 표와 같이 정리할 수 있다.
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 <imgcaption fig1|standard error = 1 일 경우>{{:pasted:20200501-173355.png?300}}</imgcaption>
-<imgcaption fig2|standard error = .5 일 경우. 회색부분이 생길 가능성이 거의 없다는 것에 주목하라.>{{:pasted:20200501-184558.png?300}}</imgcaption>
+<imgcaption fig2|standard error = 0.5 일 경우. 회색부분이 생길 가능성이 거의 없다는 것에 주목하라.>{{:pasted:20200501-184558.png?300}}</imgcaption>