Есть ли способ запомнить определения ошибок типа I и типа II?

Я не статистик по образованию, я инженер-программист. И все же статистика выходит очень много. На самом деле, вопросы, связанные с ошибками типа I и типа II, часто возникают в ходе моего обучения на экзамене на сертифицированного специалиста по разработке программного обеспечения (математика и статистика составляют 10% экзамена). У меня возникают проблемы с тем, чтобы всегда придумывать правильные определения для ошибок типа I и типа II - хотя я запоминаю их сейчас (и могу помнить их большую часть времени), я действительно не хочу останавливаться на этом экзамене пытаясь вспомнить, в чем разница.

Я знаю, что Ошибка типа I является ложноположительным, или когда вы отклоняете нулевую гипотезу, и она действительно верна, а ошибка Типа II ложно-отрицательна, или когда вы принимаете нулевую гипотезу, и она фактически ложна.

Есть ли простой способ запомнить разницу, например мнемоника? Как профессиональные статистики делают это - это то, что они знают, используя или обсуждая это часто?

(Примечание: возможно, в этом вопросе могут быть использованы более подходящие теги. Один из них, который я хотел создать, - это «терминология», но у меня недостаточно репутации, чтобы это сделать. Если бы кто-то мог добавить это, это было бы здорово. Спасибо.)

Поскольку тип два означает «ложно отрицательный» или «ложно ложно», я помню его как число ложных.

• Тип I: «Я ошибочно считаю, что альтернативная гипотеза верна» (одна ложная)
• Тип II: «Я ложно думаю, что альтернативная гипотеза ложна » (два ложных)

Когда мальчик плакал волк ...

Первой ошибкой жителей деревни (когда они поверили ему) была ошибка типа 1.
Вторая ошибка, которую сделали жители деревни (когда они не поверили ему), была ошибка типа 2.

Крик мальчика был альтернативной гипотезой, потому что нулевая гипотеза - не волк;)

Я не извиняюсь за размещение такого смешного изображения, потому что именно поэтому его легко запомнить. Нулевая гипотеза: пациентка не беременна.

Источник изображения: Ellis, PD (2010), «Часто задаваемые вопросы по размеру эффекта», веб-сайт http://www.effectsizefaq.com , доступ к которому 18.12.2014.

Вот удобный способ, в котором есть доля правды.

Молодые ученые совершают Тип-I, потому что они хотят найти эффекты и бросить оружие, в то время как старые ученые совершают Тип-II, потому что они отказываются менять свои убеждения.

(кто-то прокомментирует более забавную версию этого :))

Я говорил об этом с моим другом, и он дал мне ссылку на статью в Википедии об ошибках типа I и типа II , где они, по-видимому, теперь дают (несколько бесполезный, на мой взгляд) мнемонику. Я, однако, хочу добавить его сюда только для завершения. Хотя я не думал, что это помогло мне, это может помочь кому-то еще:

Для тех, кто испытывает трудности с правильным определением двух типов ошибок, следующая мнемоника основана на том факте, что (а) «ошибка» является ложной, и (б) начальные буквы «положительный» и «отрицательный» пишутся с разными количество вертикальных линий:

• Ошибка типа I является ложной положительной; и P имеет одну вертикальную линию.
• Ошибка типа II является ложной отрицательной; и N имеет две вертикальные линии.

При этом вам нужно помнить, что ложное положительное значение означает отклонение гипотезы с истинным нулем, а ложное отрицание не может отклонить ложную гипотезу.

Это ни в коем случае не лучший ответ здесь, но я хотел выкинуть его туда, если кто-то найдет этот вопрос, и это может помочь им.

Вы можете полностью отказаться от этой идеи.

Некоторые авторы (один из них - Эндрю Гельман) переходят к обсуждению ошибок типа S (знак) и типа M (величина). Вы можете сделать вывод о неправильном направлении эффекта (например, вы полагаете, что группа лечения работает лучше, но на самом деле делает хуже) или неправильной величине (например, вы обнаруживаете массивный эффект, когда эффект незначителен, или, по существу, отсутствует, или наоборот) ,

Подробнее в блоге Гельмана .

Я постараюсь не быть лишним с другими ответами (хотя кажется, что JM уже немного предложил), но мне обычно нравится показывать следующие две картинки:

Я использую «судебный» подход для запоминания различий между типом I и типом II: судья, совершивший ошибку типа I, отправляет невинного человека в тюрьму, в то время как судья, совершивший ошибку типа II, освобождает виновного.

Исходя из принципа бритвы Оккама , ошибки типа I (отвергающие нулевую гипотезу, когда она истинна) «вероятно» хуже, чем ошибки типа II (не отвергающие нулевую гипотезу, когда она ложна).

Если вы верите в такой аргумент:

• Ошибки типа I имеют первостепенное значение
• Ошибки типа II имеют второстепенное значение

Примечание: я не одобряю это оценочное суждение, но оно помогает мне вспомнить Тип I из Типа II.

Вот одно объяснение, которое может помочь вам вспомнить разницу.

ОШИБКА ТИПА I: Тревога без огня. ТИП II ОШИБКА: Пожар без тревоги.

Каждый повар знает, как избежать ошибки типа I - просто извлеките батарейки. К сожалению, это увеличивает количество ошибок типа II. :)

Уменьшение вероятности ошибки типа II будет означать, что аварийный сигнал будет гиперчувствительным, что, в свою очередь, увеличит вероятность ошибки типа I.

Источник: Мультипликационный справочник по статистике

Ура, вопрос достаточно технический, чтобы я мог на него ответить!

«Тип один - это мошенничество» [рифмование] - то есть обманывает вас, думая, что разница существует, когда ее нет. У меня всегда работает.

Я привык думать об этом в терминах обычной картины двух нормальных распределений (или кривых колокольчиков). Слева направо, распределение 1 является нулевым, а распределение 2 является альтернативой. Тип I (ошибочно) отклоняет первый (Нуль), а Тип II «отклоняет» второй (Альтернатива).

(Теперь вам просто нужно помнить, что вы на самом деле не отвергаете альтернативу, а ошибочно принимаете (или не отклоняете) Нулевое значение, то есть заново формулируете все в форме Нуль. Эй, это сработало для меня!)

(немного шутливый ответ, который я придумал минуту назад)

1. Первоклассный человек думает, что он всегда прав.
2. Человек второго сорта думает, что он всегда неправ.

1. Человек первого класса может сделать только ошибку типа I (потому что иногда он ошибается).
2. Человек второго класса может совершить только ошибку типа II (потому что иногда он будет прав).

Мой друг придумал это, и я подумал, что это было довольно блестяще. Она сказала, что во время двух последних президентств республиканцы допустили обе ошибки: Президент ОДИН был Буш, который допустил ошибку ОДНОГО типа, сказав, что в Ираке было оружие массового уничтожения, когда на самом деле ..... При президенте ВТО, Обаме (некоторые Республиканцы совершают ошибку типа ДВА, утверждая, что изменение климата - это миф, когда на самом деле ....

Какими бы ни были ваши взгляды на политику или изменение климата, это довольно простой способ запомнить !!

Я удивлен, что никто не предложил мнемонику «art / baf». В основном помните, что - это вероятность ошибки типа I, а - вероятность ошибки типа II (это легко запомнить, потому что - это первая буква в греческом алфавите, поэтому она соответствует первой ошибке, 2-я буква и идет со 2-й ошибкой). Теперь помните, что слово «art» или « rt» говорит, что - это вероятность отклонения истинной нулевой гипотезы, а слово psuedo «baf» или « af» говорит, что - это вероятность принятия ложного нулевая гипотеза.β α β α α β $\alpha$$\beta$$\alpha$$\beta$$\alpha$$\alpha$$\beta$$\beta$

«Художественная» часть вполне приемлема, «баф» часть страдает от того, что 1). это не настоящее слово и 2). мы не должны принимать ноль, просто не можем его отвергнуть. Но если вы можете вспомнить «art / baf» и идея Reject True - это R и T в искусстве, а a / связывает его с ошибкой типа I, то это довольно хорошая мнемоника.$\alpha$

RAAR «как лев» = первая часть - это * R * извлечение, когда мы должны * A * ccept (ошибка типа I), вторая часть - * A * ccept, когда мы должны * R * извлечь (ошибка типа II)

Это самый простой способ запомнить это для меня :)

Удачи!

Тип 1 = Отклонить: это выражение из одного слова. Тип 2 = Нет: это выражение из двух слов.

Я вспоминаю это, думая: что я в первую очередь делаю, когда делаю тест на значимость нулевой гипотезы? Я установил критерий вероятности того, что я сделаю ложный отказ. Таким образом, тип 1 является этим критерием, а тип 2 является другой вероятностью, представляющей интерес: вероятность того, что я не смогу отклонить нуль, когда ноль ложен. Итак, 1 = первая вероятность, которую я установил, 2 = другая.

Вот как я это делаю: Тип I - Оптимистическая ошибка. Тип II - пессимистическая ошибка.

О, П: 1, 2. Они в алфавитном порядке.

Запомните «Это Тип I, а не II, где ноль - истина», так как оно рифмуется, и выясните все остальное, пока вы смотрите на проблему.

Так как вы делаете ошибку Типа I - значение NULL является истинным, но вы говорите, что это не так (отклонить его) - Ложное положительное значение Тогда Тип II - это то, где значение NULL не является Истинным, но вы говорите, что это (Не отклонить его) - False отрицательный

Кроме того, это помогает заявить, что ваша Нулевая и Альтернативная Гипотезы, прежде чем делать что-либо еще

Вот как я помню разницу между ошибками типа I и типа II

Тип I является ложным положительным

Тип II является ложным отрицательным

Тип I настолько ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ, что он сначала спрыгивает с кровати, спускается вниз и находит обильный завтрак, а Тип II - ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ, он остается в постели весь день, поэтому, когда он в конечном итоге выползает, вся еда исчезает. Он никогда ничего не может найти!

Ошибка типа один Отклонить нулевую гипотезу, когда она верна

TOERNHWIIT

Крошечные чересчур энергичные еноты никогда не прячутся в чаепитии

Ошибка типа два Примите нулевую гипотезу, когда она ложна

TTEANHWIIF

Двенадцать Тан Элвиса съели девять ветчин с умными ирландскими фермерами

Инженеру-программисту: как насчет связи ошибки типа I (первой из двух) с термином «S» erial «N» - вы найдете что-то «существенное», но на самом деле это «нет». Ошибка типа II является противоположной, если вы знаете, что такое ошибка типа I.

Иногда чтение действительно старых научных работ помогает мне понять некоторые идеи, стоящие за статистикой.

... они определили "два источника ошибки", а именно:

(а) ошибка отклонения гипотезы, которая должна была быть принята, и

(б) ошибка принятия гипотезы, которая должна была быть отклонена.

(Вики)

Первоисточник: Нейман, Дж .; Пирсон Э.С. (1967) [1928]. «Об использовании и интерпретации некоторых критериев испытаний для целей статистического вывода, часть I». Совместные статистические документы. Издательство Кембриджского университета. С. 1–66. http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html

Я думаю, что обычная таблица сбивает с толку, потому что она объединяет глаголы отрицания. Я нашел следующую "таблицу вердиктов" легче запомнить обобщением:

                              H0 (fair)
                     True                False
          Positive   False positive      True positive
Decision             Type I error
(Gilty)
          Negative   True negative       False negative
                                         Type II error

Обратите внимание, что:

1. решение (положительное / отрицательное) соответствует названию вердикта
2. вердикты с "ложными" являются ошибками

Маршрутизация для ошибки FuN типа I: RTN: отклонить. Ошибка нулевого типа II: FRFN: ошибка отклонения ложного нуля (гипотеза)

Моя мнемоника ошибок типа II:

TWO : T его W , как O pposing [наш шанс получить опубликованы / финансирование / известный], т.е. экспериментальная гипотеза была отвергнута (хотя и с ошибками).

Или же

TWO : T его W , как O ут- либо из недостаточности (но это ошибка , так что это не так ).

Тип I - это то, что осталось (то есть ложное срабатывание).

Прочитав все это, я придумал свой собственный, чтобы вспомнить о типе I (в противоположность типу II).

[A] lpha является первым и является ошибкой, когда вы [A] принимаете [A] альтернативу. AAA.

RAT! RAF

RAT обозначает ошибки типа I, а! RAF - тип II.

Ошибка типа I - RAT

R выбрасывания Н ₀ , когда это ctually Т Рю

Тип II - ! RAF

  !   R выбрасывания H ₀ , когда это ctually F Alse ≡

не R выбрасывания H ₀ , когда это ctually F Alse

! обозначает оператор not, поэтому замените! со словом "не".

NB: H ₀ = нулевая гипотеза

Помните:

I  True
II False
or
I  TRue
II FAlse
or
I  TR
II FA
or
I  T         R.
II F         A
or 
Type  I error: True Ho is Rejected.
Type II error: False Ho is Accepted.

Так что помни

I  True
II False