α值是什麼意思

α值（alpha value）是一個統計學上的概念，用於檢驗假設時控制第一類錯誤（type I error）的風險。在統計學中，假設檢驗是為了確定一個給定的假設（通常稱為零假設）是否應該被接受或被拒絕。第一類錯誤是指錯誤地拒絕了一個實際成立的零假設。

α值定義了可接受的風險水平，即在檢驗中錯誤地拒絕零假設的機率。這個機率通常設置為0.05，這意味著在5%的置信水平上，我們願意承擔錯誤地拒絕零假設的風險。當α值設置為0.05時，如果檢驗的p值低於或等於0.05，則會拒絕零假設；如果p值高於0.05，則會接受零假設。

在財務分析中，α值是一個投資組合表現的指標，用於衡量投資組合的表現相對於整個市場的超額收益。這個指標是由馬科維茨投資組合理論發展而來的，用於評估投資組合的績效。

在機器學習中，α值是一個常數，用於調整權重更新時的學習率。這個常數可以幫助模型更好地適應數據，從而提高模型的性能。