为什么名称Type 1、2错误？

从描述性“假阳性”到整数“ 1”引入额外的间接级别的动机是什么？“误报”真的太长了吗？

terminology frequentist type-i-and-ii-errors

— 沃拉克
source

我和你在一起，这是一个糟糕的名字。我抓住一切机会不使用它。

— 马修·德鲁里

相同。我永远记不清是哪一个，直到我听到用这种非常有用的方式将他们区别开来...在故事《狼来了的男孩》中，村民首先犯了1类错误，第二次犯了2类错误。

— 山姆

@Sam我记得它们是“ 研究人员发现一种效果后要做的第一件事”。但是在右侧窗格中，有一个指向84个投票者关于如何记住它们的问题的链接。

— Vorac

我总是觉得“假阳性”和“假阴性”非常令人困惑。在医学上，“阳性”是指“患有疾病”（已经令人困惑并且是许多笑话的来源），但是使用哪种（统计）检验来确定您是否患有疾病？是阳性，具有等于被拒绝的健康测试（例如，某些成分的健康水平测试，例如血液中的铁）的测试，或者等于未拒绝的疾病测试（例如，标记物测试）表示疾病，状况或其他类似怀孕的东西）？

H_{0}

$H_0$

H_{0}

$H_0$

— Sextus Empiricus

很好的问题，促使我使用Google ：)每个维基百科（进行少量格式编辑）：

I类错误（或第一种错误）是对正确的原假设的错误拒绝。

II型错误（或第二种错误）是拒绝否定虚假假设的失败。

在页面的下方，讨论了词源：

在1928年，著名的统计学家杰里·内曼（Jerzy Neyman（1894-1981）和埃贡·皮尔森（Egon Pearson）（1895-1980）讨论了与“确定是否可以从特定人群中随机抽取特定样本的判断”相关的问题。 “ ...

“ ...在检验假设时，必须牢记两个考虑因素：（1）我们必须能够将拒绝真实假设的机会降低到所需的低值；（2）测试的设计必须使其能够当可能的假设是错误的时，它将拒绝测试的假设。”

他们还指出，在决定是否拒绝“否定假设集”或拒绝特定假设时，，，。。，很容易出错： $H_1$ $H_2$

“ ... [和]这些错误将分为两种：
（I）当它为真时，我们拒绝 [即要检验的假设] $H_0$
（II）当某些替代假设或为真时，我们无法拒绝。” $H_0$ $H_A$ $H_1$

在同一篇论文中，他们将这两个错误源分别称为I型错误和II型错误。

因此，看起来第一类错误是基于Fisher的重要性测试的原始工作。第二类错误是基于内曼和皮尔森对费舍尔工作的扩展，即引入替代假设并因此进行假设检验。有关更多详细信息，请参见此处。

看起来这些类型的错误的识别顺序与它们的数量相对应，如Neyman和Pearson所给出的。

— 伊兰曼
source

历史原因-毫不奇怪。就像R <-和C ++的文本替换宏一样。感谢您回答我的研究欠佳的问题。并感谢@gung提出的一个很好的问题。

— Vorac

但是，“他们考虑的顺序”是否受到费舍尔先前工作的强烈影响？也就是说，直到Neyman和Pearson提出另一种假设的想法之前，只有一种“类型”的错误（当H_0为真时拒绝H_0）。与H_A一起出现“第二种类型”错误的可能性。

— 钢铁司机

我敢肯定

— ilanman

可能需要补充的一点是，1928年的文章“关于为统计推断目的使用和解释某些测试标准”尚未将错误的不同来源定义为“ I型”和“ II型”错误。（相反，在与Pearson发行版有关时，确实是有序类型）。Neyman和Pearson于1933年将其定义为I型和II型。

— Sextus Empiricus

用正确的引用将引号弄直也是很好的。或者至少第一个引号“ ...在检验假设中有两个考虑...”不是从1928年的文章中摘录而来的。

— Sextus Empiricus