假设检验中,P值(P-value)的含义是:( ) A. 接受归无假设(原假设)犯错的概率 B. 对立假设(备择假设)成立的概率 C. 否定归无假设(原假设)犯错的概率 D. 否定对立假设(备择假设)犯错的概率 相关知识点: 试题来源: 解析 A 接受归无假设(原假设)犯错的概率 ...
在假设检验中,P值(P value)是一个非常重要的参数,它用来判定假设检验的结果。简单来说,P值表示在原假设为真的情况下,观察到当前样本结果或更极端结果出现的概率。 当我们进行假设检验时,通常会设定一个原假设(null hypothesis)和一个备择假设(alternative hypothesis)。原假设通常是我们想要拒绝的假设,而备择假设...
这个时候有个数学大佬出来定义了一个称为 值(p-value)的概念: 罗纳德·艾尔默·费希尔爵士(1890-1962) 把八次正面的概率,与更极端的九次正面、十次正面的概率加起来: 得到的就是(单侧P值): 其实,出现两次正面、一次正面、零次正面的概率也是很极端的: 所以(双侧P值): 2.1 为什么要把更极端的情况加起来? ...
假设检验中,P值(P-value)的含义是:A.接受归无假设(原假设)犯错的概率B.对立假设(备择假设)成立的概率C.否定归无假设(原假设)犯错的概率D.否定对立假设(备
p值(P-Value,Probability,Pr)的概念是Ronald Fisher于1925年首先提出来的,即原假设H0成立的前提下,出现观察样本以及更极端情况的概率。 在这里p值可以理解为“健康成年男性和女性的血红蛋白浓度没有差异”成立的情况下,出现"男性组Hb平均值为143.6±2.5g/L,女性组Hb平均值为116.6±1.8g/L"甚至比这个差异更大的...
p值(p-value)是假设检验中的一个重要概念,用于衡量观察到的样本结果在假设条件下出现的概率。 假设检验中,我们首先建立一个原假设(null hypothesis),表示没有差异或效应存在。然后,我们收集数据并进行分析,得到一个统计量(例如t值或F值)。根据原假设,我们可以计算出该统计量的p值。 p值可以理解为,假设原假设...
为什么在假设检验中,p-value值小于0.05是反对H0?不是应该相反么?先说一下那个显著水平没学过,不懂,尽量不要用那个解释.我的疑问就是p-value是通过H1的数
统计学入门 | 第三章 假设检验:假设检验中的p.Value 假如在你面前有一个苹果、一个香蕉,还有一个大鸭梨。我希望你告诉我:哪个水果更“好”?请问你如何回答?你看,这是一个让人感到非常困惑的问题,没法回答。困惑产生的根本原因在于,苹果不是香蕉,香蕉不是大鸭梨,大鸭梨也不是苹果。如何相互对比谁更“好”?所以...
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据。P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为显著, P<0.01 为非常显著,其含义是样本间的...
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值(P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据。P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值,一般以PF,也可写成Pr(