第一类错误英文解释翻译、第一类错误的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 error of the first kind; type 1 error

分词翻译：

第一的英语翻译：

first; firstly; primary
【医】 arch-; arche-; eka-; prot-; proto-
【经】 no 1

类的英语翻译：

be similar to; genus; kind; species
【医】 group; para-; race

错误的英语翻译：

error; mistake; balk; baulk; falsity; inaccuracy; slip; stumer
【计】 booboo; bug; error; mistake
【医】 error; vice; vitium
【经】 error

专业解析

第一类错误（Type I Error）是统计学假设检验中的核心概念，其定义为在假设检验过程中错误地拒绝了原本正确的原假设（null hypothesis）。从汉英词典角度分析，中文术语"第一类错误"对应英文"Type I Error"或"False Positive"，强调在判断过程中将不存在的情况误判为存在。

定义与数学表达

在假设检验框架下，当原假设$H_0$为真时，若统计量落在拒绝域内，则会导致错误拒绝$H_0$，此时发生的概率称为显著性水平$alpha$，数学表达式为： $$ P(text{拒绝}H_0 | H_0text{为真}) = alpha $$ 例如，在医学检测中将健康人误诊为患病（假阳性），或在质量控制中将合格产品误判为不合格。

控制方法与实际应用

研究者通常通过预设$alpha$值（如0.05或0.01）来控制第一类错误风险。该参数的选择需平衡研究目标：在药物临床试验中，较低的$alpha$可减少批准无效药物的风险；在工程检测中则可能允许较高$alpha$以提高问题发现效率。

对比第二类错误

与第二类错误（Type II Error，漏报错误）存在此消彼长的关系。Neyman-Pearson理论指出，在样本量固定时，降低第一类错误概率必然导致第二类错误概率上升，这种权衡关系被称为统计检验的效能平衡。

权威参考文献：

维基百科"Type I and type II errors"词条
哈佛大学统计学课程教材《Introduction to Statistical Learning》
美国国家标准与技术研究院(NIST)统计手册

网络扩展解释

第一类错误（Type I Error）是统计学假设检验中的核心概念，具体解释如下：

定义 • 指在零假设（H₀）实际为真时，错误地拒绝零假设的决策错误。例如：健康人被误诊为患病（假阳性）。

概率与表示 • 发生概率用希腊字母α表示，其数值等于检验的显著性水平（如α=0.05）。公式表达为： $$ P(text{拒绝}H₀ | H₀text{为真}) = α $$

别称与应用场景 • 又称"α错误"或"生产者风险"，常见于质量控制（合格品被误判为瑕疵品）和医学筛查（无病者被标记为阳性）。

错误控制 • 研究者通过设定α值直接控制第一类错误风险。降低α（如从0.05改为0.01）会减少错误拒绝H₀的概率，但会增加第二类错误（漏报）风险。

对比第二类错误 || 第一类错误 | 第二类错误 | |---|---|---| | 本质 | 拒真 | 纳伪 | | 概率符号 | α | β | | 控制方法 | 直接设定显著性水平 | 通过增大样本量/效应量降低 |

在实验设计中，通常优先控制第一类错误，因为错误推翻现有理论比未能发现新效应后果更严重，尤其在医药等高风险领域。