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 ...
为理解P值的计算过程,用Z表示检验的统计量,ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。 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...
print(f"F-Statistic: {f_stat}, P-Value: {p_val}") 上述示例的输出方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)值为: F统计量:15.86 P值:0.00000134 F统计量为15.86,P值约为0.00000134。这个极低的P值表明,在5%的显著性水平下,至少有一个组的均值与其他组之间存在显著差异。 方差分析(Analysis of Variance,AN...
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...
0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1.p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。
如果这个P值很小,但是它这个事件却真实发生了,我们就有理由怀疑前面的假设是错误的。当然你也可以拿9次、10次大的概率相加得到一个P-value。P值不一样,我们推翻前面假设的信心也不一样。P值越小的事件发生,我们推翻假设的信心越强。如果P<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。如果0.01<P值...
一、p-value相关 0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1.p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。
一、假设检验基础:p-value相关 0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1. p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。
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?