Terminology
有沒有辦法記住 I 型和 II 型錯誤的定義？
我不是受過教育的統計學家，我是一名軟件工程師。然而，統計數據出現了很多。事實上，在我為認證軟件開發助理考試（數學和統計佔考試的 10%）的學習過程中，出現了很多關於 I 類和 II 類錯誤的問題。我總是無法為 I 型和 II 型錯誤提出正確的定義——儘管我現在正在記住它們（並且大部分時間都能記住它們），但我真的不想在這次考試中停滯不前試圖記住有什麼區別。
我知道 I 類錯誤是誤報，或者當您拒絕原假設並且它實際上是正確的並且 II 類錯誤是假陰性時，或者當您接受原假設並且它實際上是錯誤的時。
有沒有一種簡單的方法可以記住其中的區別，例如助記符？專業統計學家是如何做到的——這僅僅是他們通過經常使用或討論而知道的東西嗎？
（旁注：這個問題可能可以使用一些更好的標籤。我想創建的一個是“術語”，但我沒有足夠的聲譽來做到這一點。如果有人可以添加它，那就太好了。謝謝。）
由於類型二的意思是“假陰性”或某種“假假”，我記得它是假的數量。
- 類型 I：“我錯誤地認為替代假設是正確的”（一個錯誤）
- 類型 II：“我錯誤地認為備擇假設是錯誤的”（兩個錯誤）