Ошибка первого рода, также известная как альфа-ошибка, происходит в контексте статистических тестов гипотез. Давайте разберем это понятие более подробно.

В статистике мы часто формулируем две гипотезы:

• Нулевая гипотеза (H0) - это гипотеза, которую мы хотим проверить. Обычно она утверждает, что нет эффекта или различия.
• Альтернативная гипотеза (H1) - это гипотеза, которая утверждает, что есть эффект или различие.

Теперь, когда мы проводим статистический тест, мы можем получить два типа результатов:

• Мы принимаем нулевую гипотезу (H0).
• Мы отвергаем нулевую гипотезу (H0).

Ошибка первого рода (обозначаемая как α) происходит в следующем случае:

• Нулевая гипотеза (H0) верна, но мы отвергаем ее на основании нашего теста.

Таким образом, ошибка первого рода - это ложное отклонение нулевой гипотезы, когда на самом деле она истинна. Это может привести к неправильным выводам о наличии эффекта или различия, когда его на самом деле нет.

Теперь давайте посмотрим на ваши варианты:

• Гипотеза H0 верна и ее принимают согласно критерию - это правильное решение, ошибка не произошла.
• Гипотеза H0 верна, но ее отвергают согласно критерию - это ошибка первого рода.
• Гипотеза H0 не верна и ее отвергают согласно критерию - это правильное решение, ошибка не произошла.
• Гипотеза H0 не верна, но ее принимают согласно критерию - это ошибка второго рода (бета-ошибка).

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: Гипотеза H0 верна, но ее отвергают согласно критерию.