p值是拒绝原假设的最小显著性水平。或者你也可以这么理解,p值就是关键值与检验统计量相等时的显著性...
p值的含义是:观察到的样本的参数与原假设之间的差异是由随机性引起的概率。举例来说,理论上一枚均匀...
就是我们知道身高不可能比原来还矮,只可能不变或变高,更严谨的写法或者是双侧检验应该是:P(|X ̅-μ|>|1.77-μ|),即P值是在零假设下得到那些值的概率,这些值与μ的距离比1.77与μ的距离更远,绝对值理解为“与均值的距离”)。
然后,你就看到了那句“永远让人费解的话”:P值是抽取到现有样本或更极端情况样本的概率。 如果把样本割裂来看,抽到一个样本的概率就是0,而“现有样本或更极端情况的样本”中的“或”字表明,P不是指的一个点的概率,而是一个区间的概率,也就是在μ为1.75的总体中,根据抽到的样本计算的样本均值比1.77还要大的...
所以有p值小于给定显著性水平\alpha时拒绝原假设。这在单侧检验下并没有什么争议,正是题主中阴影部分...
假设检验”、 “显著性检验”、“显著性水平”、“p 值”、“效应量”、 “效果量”、“检验力”...
为了统一p值与显著性水平之间这种关系(p值小于给定显著性水平\alpha时拒绝原假设),通常还有第二种定义。比如茆诗松的《概率论与数理统计》中对p值的定义:在一个假设检验问题中,利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平称为检验的p值 简单解释一下:还是对于题主的这个检验,拒绝域是\{\frac{\bar{...
思路:从全国男性群体中随机抽取1000名样本,获得样本均值和样本标准差,进行假设检验。 此处需要提醒的是,在进行假设检验时,我们的关注点在样本均值上,即我们不太关注原始样本的情况,而是关注由这个样本计算的样本均值了。 现在,在脑海中重复上面的操作:比如我们随机抽取100次,每次都抽取1000名,所以,我们会得到100个样本...