Type I and Type II Errors
In hypothesis testing, two types of errors can occur: Type I error (false positive, rejecting a true null hypothesis) and Type II error (false negative, failing to reject a false null hypothesis). Formalized by Neyman and Pearson (1933), these errors are at the heart of statistical decision-making. The probability of Type I error is controlled by the significance level α (conventionally 0.05); the probability of Type II error is β, and power = 1 − β. Understanding and balancing these errors is critical for designing robust, reliable research.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. · DOI 10.1098/rsta.1933.0009
- Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Statistics notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. · DOI 10.1136/bmj.308.6943.1552
- Lehmann, E. L., & Romano, J. P. (2005). Testing Statistical Hypotheses (3rd ed.). Springer. · ISBN 0-387-98864-5
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।