置信区间的I型错误和II型错误

前言

本文主要分两部份，第一部分置信区间的定义和应用，第二部分是置信区间的一二型错误

一、置信区间

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

二、错误类型

第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。

第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设

关系：①α与β是在两个前提下的概率，所以α+β不一定等于1，这是两类错误的关系中较为重要的一点。②在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大，此消彼长的关系

是更怕I型错误还是II型错误？从风控的角度来回答，我觉得将换人放进来（第二类错误）会比将好人拒绝（第一类错误）要严重。