在统计学中，两类错误指的是假设检验中可能出现的两种错误类型：第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）。
第一类错误是指当原假设（null hypothesis）为真时，错误地拒绝该假设。这种情况也被称为“假阳性”或“错误地拒绝了真假设”。
第二类错误则是在原假设为假时，错误地不拒绝该假设。这种情况被称为“假阴性”或“错误地接受了伪假设”。
两类错误是统计推断中不可避免的风险，因此在进行假设检验时，需要权衡这两类错误的发生概率，并采取相应的策略来控制它们。
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