p值的计算公式: =2[1-φ(z0)] 当被测假设h1为 p不等于p0时; =1-φ(z0) 当被测假设h1为 p大于p0时; =φ(z0) 当被测假设h1为 p小于p0时; 其中,φ(z0)要查表得到。 z0=(x-n*p0)/(根号下(np0(1-p0))) 最后,当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之,则不能否定假设。 注意...
计算公式:p = 2 * (1 - t分布的累积分布函数的值),其中t分布的自由度为n1+n2-2,t值为两组样本均值之差减去假设值0,再除以合并标准差除以√(1/n1+1/n2)得到的t值。 3.配对样本t检验: H0:μd = 0 vs H1:μd≠0 计算公式:p = 2 * (1 - t分布的累积分布函数的值),其中t分布的自由度为n...
返回的第1个值t是假设检验计算出的(t值), 第2个值p是双尾检验的p值 ''' t,p_two =stats.ttest_1samp(dataSer,pop_mean) print('t值=',t,'双尾检验的p值=',p_two) ---t值= -3.00164952589 双尾检验的p值= 0.0149164142489 #单尾检验的p值 p_one=p_two/2 print('单尾检验的p值=',p_o...
，其检验统计量公式为：数理统计理论证明：当H₀（ ）成立时，服从F分布。F分布曲线的形状由两个参数 和 决定，F的取值范围为0~∞。统计学家为应用的方便编制了的F分布临界值表，求得F值后，查F界值表得P值（F值愈大，P值愈小），然后按所取的α水准做出推断结论。由于第一个样本的方差既可能大于第二...
P值（P value）指当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的...
根据临界值和问题的备择假设,计算P值。 判断结论: -如果P值小于显著性水平α,则拒绝原假设,认为结果具有统计显著性。 -如果P值大于等于显著性水平α,则接受原假设,认为结果不具有统计显著性。 总结: 以上是三种常见的假设检验情况所使用的重要公式。在进行假设检验时,需要根据问题的特点选择适合的公式,并进行相应...
对于单个样本检验,假设检验的公式如下: p值= P(|Z| ≥ |z|) 其中,Z是样本的标准正态分布,z是观察到的z值。通过查表或使用统计软件,可以计算出p值。 对于双样本检验,假设检验的公式如下: p值= P(|Z| ≥ |z|) × 2 其中,Z是样本的标准正态分布,z是观察到的z值。p值乘以2是因为双样本检验需要考...
计算公式可以表示为P(rejectH_0|H_0is true) 纳伪错误(type 2 error) 如果原假设是错误的,但是没有拒绝原假设的概率,记作\beta 计算公式可以表示为P(not rejectH_0|H_0is false) 通过这张图我们也能看出来,两类错误此消彼长,所以我们很难同时减少两类错误发生的概率。一般来说,我们都是控制第一类错误...
P值的计算公式：=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；其中，Φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定...