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...
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C} 右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X...
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...
计算公式一般为卡方统计量的观察值与理论值的差别的平方与理论值的比值。 4.基于F分布的p值计算方法 在分析方差等多个总体差异的假设检验中,常常使用F分布来计算p值。 这些计算方法通常都需要在给定的显著性水平(如α=0.05)下,判断p值是否小于显著性水平,从而确定是否拒绝原假设。较小的p值表明拒绝原假设的证据...
1.建立假设、确定检验水准α H₀：μ = μ0 （零假设null hypothesis）H₁：μ ≠ μ0（备择假设alternative hypothesis）双侧检验，检验水准：α=0.05 2.计算检验统计量 3.查相应界值表，确定P值，下结论。查附表（图1），t= 2.032, t < t, P >0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别...
a 直接采用单变量的FDR的计算公式进行随机森林结果的FDR估计将与真实值出现明显的偏差。原因是其与单变量假设检验的结果P值相互独立不同,随机森林的变量重要性评分间存在着相互影响:差异变量的加入,将改变无差异变量的分布形状,并使其重复值大量增加。这些特点使得采用传统计算方法FDR估计值与真实值偏离。[translate...