Probabilidad de error

En estadística , el término "error" surge de dos maneras. En primer lugar, en el contexto de la toma de decisiones , donde la probabilidad de error puede considerarse como la probabilidad de tomar una decisión equivocada, cuyo valor varía según el tipo de error. En segundo lugar, surge en el contexto de la modelización estadística (por ejemplo, la regresión), donde el valor predicho por el modelo puede ser erróneo con respecto al resultado observado, y donde la probabilidad de error puede referirse a las probabilidades de que se produzcan diferentes grados de error.

En las pruebas de hipótesis en estadística , se distinguen dos tipos de error .

• Los errores de tipo I consisten en rechazar una hipótesis nula que es verdadera; esto equivale a un resultado falso positivo.
• Los errores de tipo II consisten en no rechazar una hipótesis nula que es falsa; esto equivale a un resultado falso negativo. ^{[ 1 ]}

La probabilidad de error se distingue de manera similar.

• Para un error de tipo I, se representa con α (alfa) y se conoce como el tamaño de la prueba; es igual a 1 menos la especificidad de la prueba. Esta cantidad a veces se denomina confianza de la prueba o nivel de significancia (LOS) de la prueba.
• Para un error de tipo II, se muestra como β (beta) y es 1 menos la potencia o 1 menos la sensibilidad de la prueba.

El ajuste de muchos modelos en estadística y econometría generalmente busca minimizar la diferencia entre los valores observados y los predichos o teóricos. Esta diferencia se conoce como error , aunque cuando se observa, sería más apropiado describirla como residuo .

El error se considera una variable aleatoria y, como tal, tiene una distribución de probabilidad . Por lo tanto, esta distribución puede utilizarse para calcular las probabilidades de errores con valores dentro de cualquier rango dado.

• https://www.bartleby.com/subject/engineering/electrical-engineering/concepts/probability-of-error