अल्फा जोखिम
अल्फा जोखिम एक सांख्यिकीय परीक्षण में जोखिम है कि एक अशक्त परिकल्पना को खारिज कर दिया जाएगा जब यह वास्तव में सच है। इसे टाइप I त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है। एक सांख्यिकीय परीक्षण में अशक्त परिकल्पना आमतौर पर बताती है कि परीक्षण किए जा रहे मूल्य और एक विशेष संख्या जैसे कि शून्य या एक के बीच कोई अंतर नहीं है। जब शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है, तो परीक्षण करने वाला व्यक्ति कह रहा है कि परीक्षण किए गए मूल्य और विशेष संख्या के बीच अंतर है। अनिवार्य रूप से, अल्फा जोखिम वह जोखिम है जो एक अंतर का पता लगाया जाएगा जब कोई अंतर वास्तव में मौजूद नहीं होता है। अल्फा जोखिम को कम करने का सबसे अच्छा तरीका नमूना का आकार इस उम्मीद के साथ परीक्षण करना है कि बड़ा नमूना आबादी का अधिक प्रतिनिधि होगा।
चाबी छीन लेना
- जब यह वास्तव में सच है तो शून्य जोखिम शून्य परिकल्पना को खारिज करने में निहित जोखिम को संदर्भित करता है।
- इस प्रकार के जोखिम को एक अंतर मानने के खतरे के बारे में भी सोचा जा सकता है जब वास्तव में कोई अंतर नहीं होता है।
अल्फा जोखिम को समझना
वित्त में अल्फा जोखिम का एक उदाहरण यह होगा कि यदि कोई इस परिकल्पना का परीक्षण करना चाहता है कि इक्विटी के समूह पर वार्षिक रिटर्न 10% से अधिक था। तो अशक्त परिकल्पना यह होगी कि रिटर्न 10% के बराबर या उससे कम हो। इसका परीक्षण करने के लिए, कोई समय के साथ इक्विटी रिटर्न का एक नमूना संकलित करेगा और महत्व का स्तर निर्धारित करेगा। यदि, सांख्यिकीय रूप से नमूने को देखने के बाद, आप यह निर्धारित करते हैं कि औसत वार्षिक रिटर्न 10% से अधिक है, तो आप अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर देंगे। लेकिन वास्तव में, औसत रिटर्न 6% था इसलिए आपने टाइप I त्रुटि की है। आपके परीक्षण में यह त्रुटि होने की संभावना अल्फा जोखिम है। यह अल्फा जोखिम आपको इक्विटी के एक समूह में निवेश करने के लिए प्रेरित कर सकता है जब रिटर्न वास्तव में संभावित जोखिमों को सही नहीं ठहराता है।
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