가설검정에서 제1종 오류와 제2종 오류란 무엇인지 설명하고, 검정 방법이 동일하다면 제1종 오류와 제2종 오류의 발생확률을 동시에 줄일 수 있는 방법을 제시하시오.

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표본에서 얻은 사실에 기초하여, 모집단 가설이 정확한지 여부를 통계적으로 검정하기 위해 가설의 통계적 검정을 호출합니다. »

그것은 사회과학뿐만 아니라 자연과학에서도 가장 많이 사용됩니다.

가설 (매우) -> 가설 (매우) / 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> 가설 (매우) -> -> 대부분의 경우이다.

가정(거짓) -> 실제(매우) / 가정(매우) -> 실제(매우): 가설 검정의 오류입니다. 

= 주관적인 판단은 항상 많은 오류를 수반합니다.

   가설의 기초가 되는 표본을 추출한 후에는 표본 분석 결과를 사용하여 가설을 검정해야 합니다.

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가설검정에서 제1종 오류와 제2종 오류란 무엇인지 설명하고, 검정 방법이 동일하다면 제1종 오류와 제2종 오류의 발생확률을 동시에 줄일 수 있는 방법을 제시하시오.

세 번째로 추가 설명이 필요합니다. 평균 모집단을 확인할 때 결정의 기준이 되는 임계값은 2로 표시될 수 있습니다. 

 이 값은 샘플 미디어 또는 에 해당하는 Z 값으로 표시될 수 있습니다.

 다음 예제는 채택 영역이 표본 평균을 기반으로 한다는 것을 보여줍니다. 

Z 값에 따라 70 . ≤ 90 또는 -1.95 ≤ Z ≤ 1.95가 표시될 수 있습니다.

또한, 컷오프 값이 Z로 표시되면, 표본으로부터 얻은 통계수량을 해당 Z 값으로 환산하여 컷오프 값과 비교해야 합니다.