第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤りとも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤りとも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 (ja)
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤りとも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 (ja)
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤りとも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 (ja)
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤りとも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 (ja)
