第一类错误和第二类错误.ppt
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第一类错误和第二类错误
实 测 会再犯的监禁 不会再犯的监禁
预测
者
者
会再犯的 监禁者
正确肯定 （True positive
rate;TP）
错误肯定（False positive;FP）
不会再犯 的监禁者
错误否定 （False negitive;FN）
正确否定（True negitive;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effective size ）是否大于 50%或者基准概率 （base rate ）是否太小。
?
第二类错误 P(接受|错误)
正确拒绝H0 1? ?
势、奇异性 P(拒绝|错误)
? 在 一定的情况下， 1 ? ? 越大，效应
1? ? ? ? 也就越大。
? 问题：? 、 1 ? ? 的值，与累积概率又有
什么关系？
?
1. 0
0. 8
Sensitivity
0. 6 0. 4
0. 2
0. 0
0. 0
0. 2
0. 4
0. 6
0. 8
1. 0
1 - S pecificit y
H0的真状 决策 接受H0 拒绝H0
H0正确
正确接受H0
1? ?
敏感度 P(接受|正确)
错误拒绝源自文库0
?
第一类错误 P(拒绝|正确)
H0错误
错误接受H0
实 测 会再犯的监禁 不会再犯的监禁
预测
者
者
会再犯的 监禁者
正确肯定 （True positive
rate;TP）
错误肯定（False positive;FP）
不会再犯 的监禁者
错误否定 （False negitive;FN）
正确否定（True negitive;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effective size ）是否大于 50%或者基准概率 （base rate ）是否太小。
?
第二类错误 P(接受|错误)
正确拒绝H0 1? ?
势、奇异性 P(拒绝|错误)
? 在 一定的情况下， 1 ? ? 越大，效应
1? ? ? ? 也就越大。
? 问题：? 、 1 ? ? 的值，与累积概率又有
什么关系？
?
1. 0
0. 8
Sensitivity
0. 6 0. 4
0. 2
0. 0
0. 0
0. 2
0. 4
0. 6
0. 8
1. 0
1 - S pecificit y
H0的真状 决策 接受H0 拒绝H0
H0正确
正确接受H0
1? ?
敏感度 P(接受|正确)
错误拒绝源自文库0
?
第一类错误 P(拒绝|正确)
H0错误
错误接受H0