1楼:匿名用户
这取决于bai你f统计量的
自由du度,自由度定zhi下来后就可以查dao表了(比较专业的书,其版附录上都权有f的0.05分为数的**供查询),如f(5,7)的0.05分为数3.
97 ,只要计算出的f<3.97, 就能使
对应概率小于0.05
方差分析中,f值是否可以小于1,且p值小于0.05
2楼:匿名用户
这是不可能的,f值对应着相应的p值,只有f值不小于1时p才有可能小于0.05,您可以查阅f值双侧和单侧检验表,都有对应p值
统计学上的p<0.05,p是怎么算
3楼:匿名用户
抽样统计量z或者t、f等在抽样分布中的值所割出的尾端概率值小于0.05。它是根据特定抽样分布(固定了自由度条件下)下统计量值(横坐标值,类似于标准正态分布中的z值)与概率值之间的对应关系求出的。
4楼:匿名用户
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值很小
内,说明原假设情容况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,就有理由拒绝原假设,p值越小,拒绝原假设的理由越充分。
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。
p-value就是对某个值x0 依照你所假设的分布 x>=x0的概率
例如,假设服从二项分布,患病率为1/3,则测得两个患病的p-value就是两个患病的概率+三个都患病的概率=c3,2 (1/3)^2*(2/3)+(1/3)^3
统计学中f值,p值,a值都是怎么确定的
5楼:
回归分析中:
f值是检验线性关系,一般越到越好
p值是概率值,显示参数估计的精准度,一般小于0.1均可,越小越好a值你讲的可能是截距吧,也是看他对应的p值或t值.
excel回归分析结果 显著水平0.05 这个结果应该怎么解释?直接说没有相关性?还是? 10
6楼:水瓶一头老母猪
该结果是线型关系不明显。
pvalue对应的是参数的p值(双侧)。当p<0.05时,可以认为模型在α=0.05的水平上显著,或者置信度达到95%。本例中p大于0.05,置信度小于95%。
r2又称为方程的确定性系数(coefficient of determination),表示方程中变量x对y的解释程度。r2取值在0到1之间,越接近1,表明方程中x对y的解释能力越强。通常将r2乘以100%来表示回归方程解释y变化的百分比。
f检验是通过方差分析表输出的,通过显著性水平(significance level)检验回归方程的线性关系是否显著。一般来说,显著性水平在0.05以上,均有意义。
当f检验通过时,意味着方程中至少有一个回归系数是显著的。
7楼:绿衣人敲门
(1)参数显著性检验t检验对应的prob,若小于0.05则参数的显著性检验通过,再看r方,越接近1,拟合优度越高;f的p值,小于0.05的话模型才显著,dw用来检验残差序列的相关性的,在2的附近,说明残差序列不相关。
(2)标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越稳定,解释变量的估计值的t值是用于检验系数是否为零的,若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值(prob)都小于5%水平,说明系数是显著的。r方是表示回归的拟合程度,越接近1说明拟合得越完美。
调整的r方是随着变量的增加,对增加的变量进行的“惩罚”。d-w值是衡量回归残差是否序列自相关,如果严重偏离2,则认为存在序列相关问题。f统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,越大越显著。
如何求p值,p值到底是啥。。。 150
8楼:您输入了违法字
p值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由r·a·fisher首先提出。
计算方法
为理解p值的计算过程,用z表示检验的统计量,zc表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
左侧检验
p值是当
时,检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
右侧检验
p值是当μ=μ0时,检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
双侧检验
p值是当μ=μ0时,检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率,即p值
9楼:一生有你
简介假设检验是推断统计中的一项重要内容。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。 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或p = p。
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 = p 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 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 (当c位于分布曲线的右端时) 或p = 2p (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 。 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,2006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
注意要点
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
10楼:匿名用户
花卉已售出的纸张,按照说明做的是非常简单的。
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