第一種過誤と第二種過誤
仮説検定で、本当は帰無仮説が正しいのに、誤って帰無仮説を棄却してしまう誤りとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
第二種の過誤
- B
過学習
- C
標本誤差
- D
第一種の過誤
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正解：D
第一種の過誤は偽陽性、第二種の過誤は偽陰性にあたる。有意水準は第一種の過誤の確率を決める。
| 真実＼検定の結論 | 帰無仮説を棄却しない | 帰無仮説を棄却する |
|---|---|---|
| 帰無仮説が正しい | 正しい判断 | 第一種の過誤 |
| 帰無仮説が誤り | 第二種の過誤 | 正しい判断 |
- A
誤り。本当は帰無仮説が誤りなのに、棄却できない誤り（偽陰性にあたる）。
- B
誤り。機械学習で訓練データに合わせすぎること。
- C
誤り。標本が母集団の一部であることによる誤差。
- D
正しい。「偽陽性」にあたる。有意水準はこの誤りを起こす確率の上限。
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