精华内容
下载资源
问答
  • 统计学中的p值怎么算,具体步骤
    万次阅读
    2020-12-20 22:03:27

    P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。

    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下接受原假设。

    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。

    扩展资料:

    用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据。

    统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。

    实际上,P值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

    参考资料来源:

    更多相关内容
  • 理解假设检验P值

    千次阅读 多人点赞 2018-08-11 23:26:30
    假设检验: 第一类错误 假设检验例题: 假设检验: 第1步:确定你要研究的...并计算这个样本发生的可能性有多大(P值)。 第3步:判断标准是什么?(显著性水平) 假设检验常用的判断标准是5%,在假...

    假设检验的步骤:

    第1步:确定你要研究的问题是什么。

    零假设(Ho): 备选假设(H1):

    第2步:证据是什么?(选取合适的统计量)

    在零假设成立的前提下,我们从总体中随机抽样得到一个样本。并计算这个样本发生的可能性有多大(P值)。

    第3步:判断标准是什么?(显著性水平)

    假设检验常用的判断标准是5%,在假设检验里叫做“显著水平”,用符号α,

    第4步: 做出结论

    如果,P值 < α 说明小概率事件发生了,则拒绝Ho。否则接受Ho

    第一类错误

    • 第一类错误:原假设是正确的,却拒绝了原假设。(错杀好人)
    • 第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。(放走坏人)

    假设检验例题:

    袋子里有红豆,也有黑豆,小编想知道红豆和黑豆是不是一样多。若是一个个去看,小编怕是要疯了。于是,小编偷了个懒,从袋子里拿了一把豆子,看看这把红豆多还是黑豆多。用这把豆子作为样本,去推断这袋豆子。既然是用样本推断总体,就有抽样误差的可能性。不管袋子里红豆多还是黑豆多,这一把不一定能真实反映这袋豆子,那怎么办呢?这就要用到假设检验了。

    1.明确假设:

    • 原假设 Ho:袋子里红豆和黑豆是一样多的,如果观察到红豆黑豆不一样多完全是由抽样造成的。
    • 备择假设H1:袋子里红豆和黑豆的确不一样多。

    2.计算Ho的假设前提下的概率:P值

    假定袋子里有100个豆子,50个红豆,50个黑豆。拿的这把豆子有1个红豆,9个黑豆。在原假设(Ho)成立的前提下,能拿到1个红豆、9个黑豆的概率为:

    image

    3.显著性水平:

    我们认为:如果一件事情发生的可能性小于α = 0.05,称其为小概率事件。

    并且我们认为:在一次普通的抽样(实验)中,小概率实事件不会发生。

    4.做结论:

    P值 < α(0.007<0.05) 说明:

    我们在Ho的假设成立的条件下,做了一次实验,Ho发生的概率就很小(比α都小)。 这是不可能的。 所以拒绝Ho 。 反而接受H1:黑豆红豆数量不相同。

    展开全文
  • 【DA】z检验p值计算

    千次阅读 2021-01-05 02:05:58
    Excel-NORMSDIST函数 ...z :必需,是需要计算其分布的数值。如果 z 是非数字的,则 NORMSDIST 返回#VALUE! 错误。 标准正态分布密度函数的公式为:f(z)=12πe−z22f(z)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{z^2}

    Excel-NORMSDIST函数

    概念

    NORMSDIST函数 返回标准正态累积分布函数的函数值。 该分布的平均值为 0(零),标准偏差为 1。 可以使用此函数代替标准正态曲线面积表。

    N O R M S D I S T ( z ) NORMSDIST(z) NORMSDIST(z)

    • z :必需值,是需要计算其分布的数值。如果 z 是非数字的,则 NORMSDIST 返回#VALUE! 错误值。

    标准正态分布密度函数的公式为: f ( z ) = 1 2 π e − z 2 2 f(z)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{z^2}{2}} f(z)=2π 1e2z2

    示例

    • step1:我们通过z统计量计算公式得到 z = − 2.83 z=-2.83 z=2.83
    • step2:在Excel单元格中计算=NORMSDIST (2.83)=0.997672537
    • step3:计算 p p p 值。 P − v a l u e = 2 ∗ ( 1 − 0.997672537 ) = 0.004654 P-value=2*(1-0.997672537)=0.004654 Pvalue=2(10.997672537)=0.004654
      p p p 值与远远小于 α α α,故拒绝 H 0 H0 H0
      在这里插入图片描述

    重要: 此函数已被替换为一个或多个新函数,这些函数可提供更高的精确度,其名称更好地反映其用法。
    虽然此函数仍可向后兼容,但您应该考虑从现在开始使用新函数,因为此函数在 Excel 的将来版本中可能不再可用。
    有关新函数的详细信息,请参阅 NORM.S.DIST 函数

    Excel-NORM.S.DIST函数

    概念

    NORM.S.DIST函数 返回标准正态分布函数(该分布的平均值为 0,标准偏差为 1)。可以使用此函数代替标准正态曲线面积表。

    N O R M . S . D I S T ( z , c u m u l a t i v e ) NORM.S.DIST(z,cumulative) NORM.S.DIST(z,cumulative)

    • z :必需值,是需要计算其分布的数值。如果 z 是非数字的,则 NORM.S.DIST返回#VALUE! 错误值。
    • cumulative:必需。 Cumulative 是决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE,则 NORMS.DIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数

    标准正态分布密度函数的公式为: f ( z ) = 1 2 π e − z 2 2 f(z)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{z^2}{2}} f(z)=2π 1e2z2

    在这里插入图片描述

    示例

    • step1:我们通过z统计量计算公式得到 z = − 2.83 z=-2.83 z=2.83
    • step2:在Excel单元格中计算=NORM.S.DIST(2.83,TRUE)=0.997672537
    • step3:计算 p p p 值。 P − v a l u e = 2 ∗ ( 1 − 0.997672537 ) = 0.004654 P-value=2*(1-0.997672537)=0.004654 Pvalue=2(10.997672537)=0.004654
      p p p 值与远远小于 α α α,故拒绝 H 0 H0 H0
      在这里插入图片描述

    Python- ztest函数

    statsmodels 包中的 ztest 函数,能够包办双尾和单尾的各类情形下的z检验的p值求取。

    详见:【DA】常见的假设检验 2.2Z检验 - Python代码

    展开全文
  • 统计学中的P值应该怎么计算

    万次阅读 2020-12-20 22:02:58
    统计学根据显著性检验方法所得到的P ,一般以P < 0.05 为显著, P <0.01 为非常显著,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上,P 不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生...

    谁浮夸了年华

    2019-12-10 18:36

    3370

    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 < 0.05 为显著, P <0.01 为非常显著,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上,P 值不能赋予数据任何重要性,只能说明某事件发生的机率。 P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大,这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F,也可写成Pr( >F),P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。 下面的内容列出了P值计算方法。 (1) P值是: 1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) 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{ 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{ 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下接受原假设。 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。 整理自: 樊冬梅,假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报,2002,韩志霞, 张玲,P 值检验和假设检验。边疆经济与文化,2019中国航天工业医药,1999 P值是怎么来的 从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致; ⑵、这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同。 如何判断是那种原因呢?统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是: ⑴、建立检验假设(又称无效假设,符号为H0):如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平(0.05或0.01),决定接受还是拒绝H0。如果P>0.05,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0;如果P<0.05或P <0.01,可以认为差别不由抽样误差引起,可以拒绝H0,则可以接受令一种可能性的假设(又称备选假设,符号为H1),即两样本来自不同的总体,所以两药疗效有差别。 统计学上规定的P值意义见下表 P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P>0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P<0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P <0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 理解P值,下述几点必须注意: ⑴P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意义,并不表示差别大小。因此,与对照组相比,C药取得P<0.05,D药取得P<0.01并不表示D的药效比C强。 ⑵ P>0.05时,差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中,更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示,也可以计算出确切的P值,有人用P <0.001,无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本,其统计量会与总体参数有所不同,这可能是由于两种原因 [ts]kokofu 于 2019-3-25 22:12 补充以下内容[/ts] 实际上生物统计原理基于此……呵呵。 查看原帖>>

    展开全文
  • 统计学中P值计算!

    千次阅读 2021-01-15 16:02:06
    匿名用户1级2007-07-06 回答统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量...
  • 假设检验P值那些事

    千次阅读 2019-01-05 07:46:02
    文章目录假设检验和P值那些事假设检验P值R中的实践参考文献 假设检验和P值那些事 记得大学时候学习概率论与数理统计的时候,学习过假设检验,但我不记得课本上有提到过P值。后来翻阅了一些资料,大概弄明白了它们...
  • 统计学中的P值如何计算

    千次阅读 2021-01-12 18:32:06
    样本确实有一点少,但加一点假设P值一定是可以算的。下面有一个思路:假设假设50%的人打分大于平均分,50%的人打分小于平均分(是的,明眼人已经看出来了,我用中位数替代了平均数)首先计算中位数在(1,2)区间的...
  • T检验p-value含义及计算公式

    万次阅读 多人点赞 2018-01-30 14:50:32
    T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n正态分布资料。 T检验是用于小样本(样本容量小于30)的两个平均差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断... 计算公式:  t
  • daisyqian回答于:2018-10-01...标准正态分布表临界计算:NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627你将我的公式复制、粘贴至...
  • 关于T检验以及各种假设检验的操作方法,网络上有很多详细讲解。今天我们不谈具体的步骤,而是通过案例全方面地将T检验的逻辑和思想,掰开揉碎,尝试用白话讲一步,增进大家的理解,不知知足欢迎指出讨论。案例:5年...
  • t 检验是比较两组均值的统计检验。 这是检查两组是否来自同一群体的...如果您查看 t 检验的上述变体,您会注意到的是每个公式都是一个分数,而分子都是两种平均之间的某种差异。 例如,单样本 t 检验计算总体均值 (.
  • P值是在假设检验中常见的统计量,本质上是一个概率值,我们总是拿0.05和0.025去与它作比较,如果小了,说明可以拒绝,大了说明本应该可以发生。在统计学中是一个常见的概念。
  • 统计中t检验法中P值该怎样计算

    千次阅读 2021-01-30 11:29:26
    展开全部P值其实就是按照抽样32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363030分布计算的一个概率值,这个值是根据检验统计量计算出来的。通过直接比较P值与给定的显著性水平a的大小就可以知道是否拒绝...
  • 根据总体分布(T分布或者Z分布)和规定的置信度计算总体均值在指定置信度下的置信区间,然后将实验和置信区间比较,若在置信区间之外(小概率事件发生)则表示实验统计量和总体统计量存在显著差异 1.1 总体方差...
  • 假设检验及例题讲解

    万次阅读 多人点赞 2021-04-28 18:41:22
    目录先举一个例子1 假设检验定义1.2 假设检验的假设1.2.1 弃真错误、取伪错误1.2.2 显著性水平1.2.3 P值1.3 基本思想(一定要看!!!)2 检验方式2.1 检验统计量2.2 拒绝域2.3 接受域3 假设检验步骤3.1 两种假设...
  • 假设检验-U检验、T检验、卡方检验、F检验

    万次阅读 多人点赞 2019-06-20 16:47:41
    一、假设检验 假设检验是根据一定的假设条件,由样本推断总体的一种方法。 假设检验的基本思想是小概率反证法思想,小概率思想认为小概率事件在一次试验中基本上不可能发生,在这个方法下,我们首先对总体作出一个...
  • 假设检验——Z检验、t检验

    万次阅读 多人点赞 2020-04-29 11:30:16
    假设检验,也称为显著性检验,通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异(差异是否显著)。即我们对总体参数进行一定的假设,然后通过收集到的数据,来验证我们之前作出的假设(总体参数)是否合理。在假设...
  • 例如,假设我们测量了100个人的体重:50名女性(A组)和50名男性(B组)。我们想知道女性的平均体重(mA)与男性(mB)。在这种情况下,我们有两组不相关(即独立或不成对)的样本。因此,可以使用两独立样本t检验来...
  • 做线性回归的时候,检验回归方程和各...2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变...
  • 我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。一、代码# TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-'''# Created on 2020-05-20 20:36# TTest.py# @author: huiwenhua'''## ...
  • Ftest(F检验P值求取)

    万次阅读 多人点赞 2018-06-04 11:22:17
    F检验(F-test),最常用的别名叫做联合假设检验(英语:joint ...F检验的计算公式p值的计算: p值的计算是与假设检验有着密不可分的关系,p值为结果可信水平的一个递减指标,p值越大,我们越不能以为样本中...
  • EXCEL的TTEST求出t,怎么算P?TTEST(array1,array2,tails,type) 返回与 t 检验相概率。Array1 为第一个数据集。Array2 为第二个数据集。Tails 指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1, TTEST 使用单尾分布果 tails =...
  • 在学习统计学贾书的过程,在第6—14章节出有许多需要理解与记忆的公式和概念,在此通过博客的形式做一次梳理,主要内容为统计学中抽样分布、假设检验、参数估计、分类数据分析、方差分析、一元二元线性分析、时间...
  • 回归假设检验

    千次阅读 2021-07-20 21:05:24
    回归假设检验 模型的显著性检验: 模型的显著性检验是指构成因变量的线性组合是否有效,即整个模型中是否至少存在一个自变量能够真正影响到因变量的波动。该检验是用来衡量模型的整体效应。(F检验) 回归系数的显著...
  • 独立性检验1. 卡方检验 对于2维的频率表,我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test(x)来... 需要注意的是卡方检验要求列联表中每格的数值或者期望大于5,如果该条件不满足,那么R中就会使用Yate's矫正公式进...
  • 假设检验 p-value,FDR,q-value

    千次阅读 2020-03-26 20:51:42
    单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准 α 做对比,如果p-value小于等于α,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复...
  • python实现计算两组数据P值的方法

    千次阅读 2021-04-27 10:17:29
    python实现计算两组数据P值的方法发布时间:2020-07-11 09:31:21来源:亿速云阅读:259作者:清晨这篇文章将为大家详细讲解有关python实现计算两组数据P值的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望...
  • AB测试/假设检验

    千次阅读 2020-02-24 13:05:38
    文章目录基础概念:假设检验中的P值假设检验中的α-显著性水平假设检验中的1-α :置信度/置信水平P值与α的关系双边/单边检验两类错误例题例1:给出两个样本总体的均值,方差和样本个数例2:给出两个样本总体的概率...
  • 统计学-【假设检验】 知识点总结

    千次阅读 2020-08-30 09:39:12
    (1)假设检验依据的原理是小概率时间在抽样中不易,0生的原理。一般将不易发生的时间作为。备择假设为。一般都会设置一个小概率a,作为小概率发生的一个上限。 即当统计出的P值(小概率时间发生的实际概率)<a,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 14,539
精华内容 5,815
关键字:

假设检验p值计算公式

友情链接: lesson1.rar