a estatistica descritiva (média e desvio padrão) toma os testes de hipóteses e o p-valor desnecessários, pois qualquer valor fora de dois desvios padrão deve ser considerado fraude comprovada, sem necessidade de inferência probabilistica.

o Erro Tipo I e o Erro Tipo II são falhas exclusivas do algoritmo de inteligência artificial e não podem ser controlados ou minimizados pelo analista através do ajuste do nível de significância (alfa) do teste.

a hipótese alternativa (H_1) seja formulada como a situação de normalidade, enquanto a hipótese nula (H_0) deve expressar a fraude, nesse cenário, o Erro Tipo 1 ocorre quando o sistema falha em detectar uma irregularidade real.

o p-valor representa a probabilidade exata de o contribuinte ser inocente; portanto, ao encontrar um p-valor elevado, à sistema deve automaticamente gerar um alerta de fraude para evitar a ocorrência do Erro Tipo II.

a hipótese nula (H_0) é a afirmação de “não imegularidade” a ser testada, o p-valor mede quão compatíveis os dados observados são com essa hipótese, sendo que o Erro Tipo 1 ocorre ao acusar indevidamente um contribuinte (rejeitar H_0 verdadeira) e o Erro Tipo II ocorre ao liberar um fraudador (não rejeitar H_0 falsa).