在假设检验中,p value越小通常被认为越好。这是因为p value代表了在原假设为真的情况下,观察到当前样本数据或更极端结果出现的概率。当p value较小时,意味着这种情况在原假设下发生的概率较低,因此我们更有理由拒绝原假设,认为观察到的数据与原假设不相容。简而言之,p value越小,结果的显著性越高。您是在做假...
pvalue越大越好还是越小越好 首先要明白p-value的定义:P值(Pvalue)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。 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...
P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值非常小,表示原假设情况发生的概率很小。而如果发生了,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就越充分。简言之,P值越小就表明结果越显著。 ...
出现比实际观察到的数据以及更极端的结果的概率。P-value越小，拒绝原假设的证据越强。
百度试题 题目下列关于p- Value的说法正确的是( A. p- Value i越大,可以拒绝原假设 B. p-Vae越大,可以接受原假设 C. p- Value越大越好 D. p- Value越小,可以接受原假设 相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏
他们会计算p值(p Value)。 什么意思呢? p就是概率Probability,p值就是说:新方案根本没啥卵用的可能性。。。 咋算呢? 为了简单,咱先只看打开率。 那么第一组用户的打开率是:4/95 = 4.21% 现在问题的关键是,我们需要知道,第二组这个打开人数的增长,到底是一个【恰好】出现的偶然结果,还是真的因为“个性化...
如果我们的拒绝区间没有定下来,领导希望这个犯错误的概率越小越好,那么这个拒绝区间就应该是2环外。在假设拒绝区间没确定的情况下,对给定的样本,在H0假设下,我们选择一个拒绝区间,使得拒绝这个样本的概率(也就是一类错的概率)最小,这个概率叫做p-value(这就是为何之前的答案不妥,p-value是个最小值,只不过由于...
问:卡方检验的结果,值是越大越好,还是越小越好? 答:与其它检验一样,所计算出的统计量越大,在分布中越接近分布的尾端,所对应的概率值越小。如果试验设计合理、数据正确,显著或不显著都是客观反映。没有什么好与不好。 问:配对样本的T检验和相关样本检验有何差别? 答:配对样本有同源配对(如动物实验中双胞胎)...
降低第一类错误发生的概率，结果就是第二类错误发生的概率又会增加，所以p值不是越小越好 ...