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青藤6970
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胖纸没烦恼

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这个得找找统计检验方面的数

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Toffee0528

P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 为有统计学差异, P< 为有显著统计学差异,P<为有极其显著的统计学差异。

P<时,认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=”,指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义,那么该结果是“假阳性”的概率小于。

扩展资料:

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 > C}

双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍:P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。

若X 服从正态分布和t分布,其分布曲线是关于纵轴对称的,故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。

计算出P值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论:

如果α > P值,则在显著性水平α下拒绝原假设。

如果α ≤ P值,则在显著性水平α下不拒绝原假设。

在实践中,当α = P值时,也即统计量的值C刚好等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验。

289 评论

狐狸不会飞

P值的计算公式是

=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时;

=1-Φ(z0)  当被测假设H1为 p大于p0时;

=Φ(z0)   当被测假设H1为 p小于p0时;

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”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

扩展资料

统计学中回归分析的主要内容为:

1、从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

2、对这些关系式的可信程度进行检验。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量加入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的,统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

参考资料来源:百度百科—P值

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