Statistiskās hipotēzes testēšanā II tipa kļūda ir situācija, kad hipotēzes tests nespēj noraidīt kļūdainu nulles hipotēzi. Citiem vārdiem sakot, tas liek lietotājam kļūdaini noraidīt nepatiesu nulles hipotēzi, jo testam trūkst statistikas spējas, lai atklātu pietiekamus pierādījumus alternatīvai hipotēzei. II tipa kļūda tiek dēvēta arī par viltus negatīvu.
II tipa kļūdai ir apgriezta sakarība ar statistiskā testa jaudu. Tas nozīmē, ka jo lielāka statistiskā testa jauda, jo mazāka ir varbūtība izdarīt II tipa kļūdu. II tipa kļūdas līmeni (ti, II tipa kļūdas varbūtību) mēra ar beta (β) Beta Ieguldījumu vērtspapīra (ti, akciju) beta (β) ir tā ienesīguma svārstību mērījums attiecībā pret visā tirgū. To izmanto kā riska mēru un tā ir kapitāla aktīvu cenu noteikšanas modeļa (CAPM) neatņemama sastāvdaļa. Uzņēmumam ar augstāku beta līmeni ir lielāks risks un arī lielāka paredzamā atdeve. kamēr statistisko jaudu mēra ar 1- β.
Kā izvairīties no II tipa kļūdas?
Līdzīgi kā I tipa kļūdā, hipotēzes testā nav iespējams pilnībā novērst II tipa kļūdu. Hipotēžu pārbaude Hipotēžu pārbaude ir statistikas secināšanas metode. To izmanto, lai pārbaudītu, vai apgalvojums par populācijas parametru ir pareizs. Hipotēžu pārbaude. Vienīgā pieejamā iespēja ir samazināt šāda veida statistikas kļūdu iespējamību. Tā kā II tipa kļūda ir cieši saistīta ar statistikas testa jaudu, kļūdas rašanās varbūtību var samazināt, palielinot testa jaudu.
1. Palieliniet izlases lielumu
Viena no vienkāršākajām metodēm testa jaudas palielināšanai ir testā izmantotā parauga lieluma palielināšana. Izlases lielums galvenokārt nosaka izlases kļūdas apjomu, kas izpaužas kā spēja noteikt atšķirības hipotēzes testā. Lielāks izlases lielums palielina izredzes uztvert statistisko testu atšķirības, kā arī palielina testa jaudu.
2. Palieliniet nozīmīguma līmeni
Vēl viena metode ir izvēlēties augstāku nozīmīguma līmeni. Piemēram, pētnieks var izvēlēties nozīmīguma līmeni 0,10, nevis vispārpieņemamo 0,05 līmeni. Augstāks nozīmīguma līmenis nozīmē lielāku varbūtību noraidīt nulles hipotēzi, ja tā ir patiesa.
Lielāka nulles hipotēzes noraidīšanas varbūtība samazina II tipa kļūdas izdarīšanas varbūtību, savukārt palielinās I tipa kļūdas izdarīšanas varbūtība. Tādējādi lietotājam vienmēr jānovērtē I un II tipa kļūdu ietekme uz viņu lēmumu un jānosaka atbilstošs statistiskās nozīmības līmenis.
Piemērs
Sems ir finanšu analītiķis Ko dara finanšu analītiķis Ko dara finanšu analītiķis? Apkopojiet datus, kārtojiet informāciju, analizējiet rezultātus, veidojiet prognozes un prognozes, ieteikumus, Excel modeļus, pārskatus. Viņš veic hipotēzes testu, lai noskaidrotu, vai pastāv atšķirības vidējo cenu izmaiņās lielo un mazo kapitāla vērtspapīriem Russell 2000. Russell 2000 ir akciju tirgus indekss, kas izseko 2000 ASV mazo kapitāla akciju rādītājus no Russell 3000 indekss. Russell 2000 indekss tiek plaši kotēts kā kopfondu etalons, kas galvenokārt sastāv no maza kapitāla akcijām. .
Pārbaudē Sems kā nulles hipotēzi pieņem, ka vidējo cenu izmaiņu starp lielo un mazo kapitālu akcijām nav atšķirības. Tādējādi viņa alternatīvā hipotēze norāda, ka pastāv atšķirība starp vidējām cenu izmaiņām.
Nozīmības līmenim Sems izvēlas 5%. Tas nozīmē, ka pastāv 5% varbūtība, ka viņa tests noraidīs nulles hipotēzi, kad tā patiešām ir patiesa.
Ja Sema testā rodas II tipa kļūda, tad testa rezultāti norāda, ka vidējo cenu izmaiņu starp lielo un mazo kapitālu akcijām nav atšķirības. Tomēr patiesībā vidējo cenu izmaiņu atšķirība pastāv.
Vairāk resursu
Finanses ir oficiālais globālās finanšu modelēšanas un vērtēšanas analītiķu (FMVA) ™ FMVA® sertifikācijas nodrošinātājs. Pievienojieties 350 600+ studentiem, kuri strādā tādos uzņēmumos kā Amazon, JP Morgan un Ferrari sertifikācijas programma, kas paredzēta ikvienam, lai kļūtu par pasaules klases finanšu analītiķi. . Lai turpinātu mācīties un virzīt savu karjeru, noderēs tālāk norādītie papildu finanšu resursi:
- I tipa kļūda I tipa kļūda Statistiskās hipotēzes pārbaudē I tipa kļūda būtībā ir patiesās nulles hipotēzes noraidīšana. I tipa kļūda ir pazīstama arī kā nepatiesa
- Nosacītā varbūtība Nosacītā varbūtība Nosacītā varbūtība ir notikuma varbūtība, ņemot vērā, ka cits notikums jau ir noticis. Jēdziens ir viens no būtiskākajiem
- Ierāmēšanas aizspriedumi Ierāmēšanas aizspriedumi Kadrēšanas neobjektivitāte rodas tad, kad cilvēki pieņem lēmumu, pamatojoties uz informācijas pasniegšanas veidu, nevis tikai uz pašiem faktiem. Tie paši fakti, kas izklāstīti divos dažādos veidos, var novest pie atšķirīgiem cilvēku spriedumiem vai lēmumiem.
- Savstarpēji izslēdzoši notikumi Savstarpēji izslēgšanas notikumi Statistikā un varbūtību teorijā divi notikumi ir savstarpēji izslēdzoši, ja tie nevar notikt vienlaicīgi. Vienkāršākais savstarpēji izslēdzošā piemērs
