1樓：葉輝亮
這是一個很復重要，但是也是很
制空洞的問題，希望我以下的分析能讓你解開疑惑。
（1）首先說到假設檢驗，那就要明確原假設h0和備選假設h1（2）然後建立假設檢驗的統計量ξ，並建立相應的拒絕域（如果單單是為了得到p值可以省略）
（3）假設h0成立，推匯出檢驗統計量ξ應該具有的概率分佈函式f(x)，或者近似分佈函式
（4）根據樣本計算檢驗統計量的具體數值，設為t（5）判斷檢驗是單邊還是雙邊：
①單邊檢驗的話，直接看f(t)的值，
當f(t)>0.5, p=f(t)
當f(t)<0.5, p=1-f(t)
②雙邊檢驗的話，
當f(t)>0.5, p=2f(t)-1
當f(t)<0.5, p=2f(t)
仔細體會上面的一段話，其實說白了就是「p值是h0允許的最小犯錯概率」 。
如何根據檢驗統計量確定p值，並做出統計推斷
2樓：葉輝亮
這是一個bai很重要，但是du
也是很空洞的問題，希望我zhi以下的分析dao能讓你解開疑版惑。（1）首先權說到假設檢驗，那就要明確原假設h0和備選假設h1（2）然後建立假設檢驗的統計量ξ，並建立相應的拒絕域（如果單單是為了得到p值可以省略）
（3）假設h0成立，推匯出檢驗統計量ξ的概率分佈函式f(x)，或者近似分佈函式
（4）根據樣本計算檢驗統計量的具體數值，設為t（5）判斷檢驗是單邊還是雙邊：
①單邊檢驗的話，直接看f(t)的值，
當f(t)>0.5, p=f(t)
當f(t)<0.5, p=1-f(t)
②雙邊檢驗的話，
當f(t)>0.5, p=2f(t)-1
當f(t)<0.5, p=2f(t)
仔細體會上面的一段話，其實說白了就是「p值是h0允許的最小犯錯概率」 。
從假設檢驗的過程看,統計推斷有什麼特點
3樓：匿名使用者
你的問題很寬泛。個人覺得，目前的統計推斷仍然不好理解，其思想深邃富有哲學回
思辨。更重要的
答是模型與實踐之間有一定距離，且容易引起統計陷阱。比如，假設檢驗的結果怎麼解釋這個問題，大多數使用者都以為不拒絕原假設就是接受原假設。其實是錯的，很危險。
這些問題的產生歸根到底是人類對這一方法沒有很好理解，忽視統計思想導致的。
菜鳥求教怎麼看t值和p值，怎麼知道各個變數的顯著性和通過t檢驗
4樓：吳思瑭
菜鳥bai求教怎麼看t值和dup值
t值和p值都用來判斷zhi統計上是否顯著的指標。daop值就是拒內絕原假設的最
小alpha值嘛容，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分佈來算p值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));
單邊檢驗的話，應該是1-probnorm(z);
具體問題具體分析，不同的檢驗方法求p值方法也不一樣，統計的書上肯定都有；t值計算方法相似。
5樓：匿名使用者
p小於0.05就是有顯著
f統計量p值是什麼意思，p值檢驗與統計量檢驗有什麼不同
6樓：
p值就是說出現統計量極端值的概率，官方解釋就是書上的出現統計量目前值及更不利於的0假設值的概率這是定義！具體含義是0假設成立時，犯第一類錯誤的概率
如何檢驗澱粉
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