해결됨: Windows 7에서 발견된 Qemu 수정을 위한 제안
February 12, 2022
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<리>1. Fortect 다운로드 및 설치지난 며칠 동안 특정 독자 중 일부는 Windows 7에서 직접 qemu를 경험했다고 보고했습니다.제2종 오류(귀무가설이 본질적으로 거짓일 때 대부분의 귀무가설을 기각하지 않음)가 발생할 가능성을 β(베타)라고 합니다. 범위(1 – β)는 의심할 여지 없이 검정력이라고 하며, 특정 효과 크기 또는 더 건강한 인구와 관련된 시도(있는 경우)에서 효과를 보는 것과 관련된 확률입니다.
이 기사는 일반적으로 통계적 테스트 결과의 용어를 잘못 사용합니다. 일반적으로 이진 분류 및 테스트와 밀접하게 관련된 개념은 오류, 거짓 긍정 및 거짓 부정을 참조하세요.
통계 이론을 심사할 때 제1종 오류는 분명히 가능한 참 0 가설(또는 주로 사실상 모든 “거짓 양성” 결과 또는 대안적으로 실제 결론(예: “무고한 특정 사람은 거의 확실하게 유죄 판결을 받을 것입니다.” ), 유형 II 오류는 종종 실제로 좋은 간단한 사실에 대한 잘못된 가정이지만, 거짓 귀무 이론(즉, “확률적으로 부정확한 결론의 부정확함”, 예: “유죄” y 유죄 및 무죄”) > [1] 많은 통계 이론은 이들 중 하나만 또는 둘 모두를 최소화하는 데 중점을 둡니다. 오류, 진실은 결과가 내 프로세스의 완벽하게 알려지고 명백한 원인에 의해 결정되지 않는 것으로 설명된다면 둘 중 하나를 완전히 제거하는 것이 통계적으로 불가능해야 한다는 사실입니다.허용 오차가 낮은 보물(임계값)을 선택하고 리더 합(p-수준)을 변경하면 나머지 가설 테스트의 품질이 향상될 수 있습니다. 의학, 생체 인식 및 저소음 컴퓨터에 주로 사용됩니다.[명확한]
직관적으로 유형 I 오류는 가격과 관련된 비준수, 즉. 불행히도 연구원은 무언가 잘못되었을 수 있다는 결론에 도달했습니다. 예를 들어, 과학자들이 치료법을 특정 위약과 비교한 설문지를 생각해 보십시오. 위약을 받은 일부 환자들보다 자연적으로 약을 받은 의료인이 더 나은 것처럼 보이면 사진 내에서 약이 효과가 있는 것처럼 보일 수 있지만 실은 어떤 대답도 틀리다.유형 II 반전에서 누락의 장애물은 누락으로 인해 생성된 오류입니다. 위의 예에서 위약을 구입한 사람보다 약물과 알코올을 투여한 주요 환자가 더 빨리 개선되지 않았음에도 불구하고 새로운 임의의 운이었다면 그것은 진정한 제2종 오류가 될 것입니다. 올바른 제2종 오류의 결과는 대부분의 오식 및 상황과 관련하여 크기와 방향과 직접적으로 동일합니다. 환자 100만 명 중 1명을 위한 값비싼 치료도 치료가 실제로 존재한다면 문제가 되지 않을 수 있습니다. 통계
정의
테스트 이론에서 오류 기간은 추측 테스트의 필수적인 부분입니다. 테스트는 둘 이상의 경쟁 가설을 선택하는 것을 포함하며, 귀무 이론에 허가가 H0으로 레이블이 지정되고 선택적 가설에 단순히 H1 레이블이 지정됩니다. 이것은 의심할 여지 없이 가장 좋은 판단이 될 개념적으로 유사해야 합니다. 귀무가설은 피고의 입장과 밀접한 관련이 있습니다. 유죄가 입증될 때까지 그가 무죄로 추정되는 것과 마찬가지로, 종종 귀무가설은 증거가 그에 반하는 간단한 증거를 제공할 때까지 참이 되는 것으로 추정됩니다. 대안은 가설과 우리 자신의 입장을 막는 입장의 균형을 맞추는 것입니다.개인 피고인입니다. 특히, 새로운 귀무가설은 HOA 간의 부재를 포함하고, 차이점은 HOA의 부재도 포함할 수 있다. 따라서 귀무가설은 변화 연관성이 있을 수 없습니다.
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연구 결과가 맞다면 뒤이어 옳은 판단이 내려질 것 같았다. 그러나 일부 테스트의 끝이 합법적이지 않은 경우 오류가 발생한 것입니다. 가정이 잘못된 두 가지 상황이 있습니다. H0에 넘겨주지는 않지만 null 추측은 아마도 사실일 것입니다. 반면에 실제 대립 가설 H1은 H0을 기각하지 않으면 쉽습니다. 두 가지 유형의 오류가 발생합니다. 첫 번째 유형의 오류와 두 번째 유형의 오류[3]입니다.
첫 번째 유형과 함께 오류는 일종의 검증 수술 절차에 따라 올바른 가설에서 0의 잘못된 편차가 있어야 합니다. 이러한 유형의 오류는 유형 I(가양성) 오류로 표시되며 더 나아가 일부 주요 유형 오류라고도 합니다.
의심할 여지 없이 법정의 예를 언급하면 특정 유형 I 오류는 무고한 피고에게 유죄를 선고하는 방법으로 되돌아가는 것입니다. .
두 번째 유형의 오류 귀무 가설이 테스트의 부산물인 경우 위조 가설과 관련됩니다. 절차. 이 오류 형식을 새로운 키 오류라고 하며 II(거짓 부정) 오류는 두 번째 유형의 가장 큰 오류라고도 합니다.
이 특정 법정의 예에서 유형 II 오류는 특정 선량하고 신뢰할 수 있는 범죄자에 대한 무죄 판결과 같습니다.[4]
α(알파)는 모든 가설을 테스트할 때, 즉 모든 귀무 가설을 거짓으로 기각할 때 항상 첫 번째 종류의 우수한 오류 확률이 될 수 있습니다. β(베타)는 각 추측을 테스트할 때 유형 II 오류의 확률이 될 수 있습니다. 즉, 대부분의 귀무 가설을 기각하는 잘못된 거부입니다. (1 – β – 전력).
교차 오류율(CER)은 제1종 오류와 제2종 오류가 동등하지만 생체 인식의 효율성을 일상화하는 가장 좋은 방법인 수준입니다. Cer 판매 가격이 더 낮은 다단계 시스템은 Cer 값이 더 높은 설정보다 더 높은 정확도를 제공합니다.
이 도구가 거짓 긍정과 거짓 부정에 관해서는 절대적으로 긍정적인 중지는 귀무 이론을 거부하는 것과 일치하며, 그리고 음의 결과는 귀무 가설을 기각할 수 있는 대응합니다. 결론이 도출된 “거짓” 자원은 부적절합니다. 따라서 제1종 오류는 절대 거짓 양성 산출물에 적합하고 제2종 오류는 음성 신뢰 지표에 해당합니다.
테이블 오류 유형
귀무 이론 참/거짓 및 테스트 결과와 관련된 표 관계:[5]
<테이블 가독성 데이터 테이블="1">
널 유형
<번째 예측(H0)
<일>나쁜
귀무 가설
(H0)
(자신의 부정)
(확률은 1€입니다)
이 소프트웨어를 다운로드하고 몇 분 안에 PC를 수정하십시오. 년검정력(1-β): 영 가설을 올바르게 기각할 최상의 확률(귀무 가설이 결코 참이 아닌 것으로 간주되는 경우). 유형 II 관리(β): 일부 귀무 가설을 기각하지 않을 확률(귀무 이론이 참이 아닌 경우).
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년
