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类错误和第二类错误.pptVIP

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第一类错误和第二类错误实测预测会再犯的监禁者不会再犯的监禁者会再犯的监禁者正确肯定(Truepositiverate;TP)错误肯定(Falsepositive;FP)不会再犯的监禁者错误否定(Falsenegitive;FN)正确否定(Truenegitive;TN)

通过贝叶斯定理我们知道,要检验一个模型是否有效,除了简单的ROC曲线判断外,还必须有效性(效应effectivesize)是否大于50%或者基准概率(baserate)是否太小。

H0的真状决策H0正确H0错误接受H0正确接受H0敏感度P(接受|正确)错误接受H0第二类错误P(接受|错误)拒绝H0错误拒绝H0第一类错误P(拒绝|正确)正确拒绝H0势、奇异性P(拒绝|错误)

在一定的情况下,越大,效应也就越大。问题:、的值,与累积概率又有什么关系?

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