第一类误差和第二类误差之间存在联系，即一类误差的存在会导致二类误差的发生。从贝叶斯定理的等式中可以看出，当第一类误差发生时，会导致信息不够完整，进而导致第二类误差发生。具体而言，一类误差是由判断不正确的样本取得的，这就使得所做的决策可能不是正确的，因此就会发生第二类误差。拓展上述内容，第一类误差和第二类误差之间也可以学习到一些规律。首先，在做判断之前，我们需要尽可能多地收集相关信息、提高样本数量，以减少第一类误差的发生；其次，第二类误差的发生本质上是一类误差的累计效应，我们可以采取一定的方法，如可以在做过决策之后，不断地进行跟踪等，以减少第二类误差的发生。