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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360问答该统计量的值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值为检验轮尼属只菜径因为死控介统计量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值是用来对照数据的。p值用来对照H0度量数据证据的强度。通常,p值越小,否定H0的样本证据越强大。更具体地说,p值是导致否定H0的最小α值。对于任何大于p值的α值,将无法否定H0,而对于任何小于等于p值的α值,可否定H0,在以前,根据研究的领域,会将p值与小于0.05或0.01的α值进行比较。
根据样本数据量和显著性水平查找K-S分布表,确定p值。其中,p值是指当假设检验中的零假设成立时,观察到的统计量或更极端情况出现的概率。在K-S法中,p值表示当样本数据服从正态分布时,观察到的最大差值D或更极端情况出现的概率。p值越小,说明样本数据越不可能服从正态分布。常见的显著性水平包括...
所以,在谷歌上搜索了很多次之后,我发现平衡检验中的0只是极低p值的结果,空白/NA是KS检验不适用于...
所以,在谷歌上搜索了很多次之后,我发现平衡检验中的0只是极低p值的结果,空白/NA是KS检验不适用于...
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case "KS" => ks(df, _fields, _target) case "IV" => iv(df, _fields, _target, _positive.toDouble) case "P_VALUE" => pvalue(df, _fields, _target) case "MISS_RATE" => lack(df, _fields, _target) case "HORIZONTAL_SCORE" => horizontal(df, _fields, _target) case "PEARSON_IV...
常见的正态性检验有Kolmogorov-Smirnov检验(即柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验,简称KS检验)和Shapiro-Wilk检验(即夏皮-威尔克检验,简称SW检验),当检验结果的p值小于0.05,则认为数据不满足正态性。查看数据集:共四个变量 sex性别,分类变量, 编码:1男 0女 age 年龄,数值变量 bmi体质指数,数值变量 disease ...
= 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 > C}双侧检验...