p值越小越有理由拒绝h0
@却葛2110：统计学中,P值小于0.01是能很好的反对H0还是不能 - 作业帮
韦芝14729049711…… [答案] P值:P值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,说明这种情况发生的概率很小,而如果真的出现了,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就越充分....
@却葛2110：统计学假设检验中为什么P值越小,拒绝原假设的理由就越充分 -
韦芝14729049711…… p值是在原假设成立的条件下H1成立的概率,也就可以理解为p=p(H1|H0),如果它很小那么,在假设H0成立时,H1成立概率很小,就是H0成立H1几乎不可能成立.从假设检验的思路出发,就是一个构建一个原假设H0的正态分布(可理解为虚拟模型),然后去抽样一堆实际值(实验真实发生的),通过这些抽样数值放在那个正态分布求在那个原假设的正态分布上的概率(把实际和虚拟结合),如果概率很小,那么说明假设H0发生,H1不可能发生,即 原假设正态分布中 >=抽样数值,不可能发生,不可能发生的小概率事件却发生了,就可以否定原假设(因为抽样值是客观的,已经发生了)
@却葛2110：能否认为假设检验时得到的P值越小,说明待比较各组间参数的差异越大? - 作业帮
韦芝14729049711…… [答案] 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
@却葛2110：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是?
韦芝14729049711…… H0是先假定成立的假设,H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立,再通过样本实际算出一个统计值(比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小,则说明...
@却葛2110：能否认为假设检验时得到的P值越小,说明待比较各组间参数的差异越大?试简述理由? -
韦芝14729049711…… 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者复有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 不能.p值遇差别有无统计学意义,p值越小不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0,越有理由说制明两者有差异. 因为P值是: 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. 它也表示拒绝原假设的最小显著性水平. 也可表示观察到的(实例的) 显著性水平. 它还可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.P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zhidao义,并不表示差别大小.
@却葛2110：为什么p小于a的时候拒绝h0 -
韦芝14729049711…… P值系指H0成立的概率.a是假设检验拒绝H0,下“有差别”结论时犯错误的概率,是事先设定的.P≤a,说明在H0成立的条件下,得到现有统计量的概率小于a,因为小概率事件几乎不可能在一次试验中发生,所以拒绝H0,下“有差别”的结论.此时,我们知道可能犯错误的概率不会大于a,也就是说有了概率保证.
@却葛2110：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是应该相反么? -
韦芝14729049711…… H0是先假定成立的假设,H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立,再通过样本实际算出一个统计值(比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小,则说明H0成立的情况下,这个值出现的机会很小.这时就认为H0不对,拒绝H0...
@却葛2110：T检验中,为什么P小于α则拒绝原假设H0?? -
韦芝14729049711…… P值是由检验统计量的样本观察值得出的原假设可被拒绝的最小显著性水平,由式子知道P=P{t>t1}=β,如果β《α说明观察值落入拒绝域内,拒绝原假设...
@却葛2110：P值越小,拒绝原假设的理由越充分 -
韦芝14729049711…… p值是指小概率事件发生的概率,那么p值越小则说明小事件发生的概率越低,结果也就越显著的呈现,我们一般的原假设是指小概率事件能够发生,所以说,p越小,越能拒绝假设,结果越显著
韦芝14729049711…… [答案] P值:P值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,说明这种情况发生的概率很小,而如果真的出现了,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就越充分....
@却葛2110：统计学假设检验中为什么P值越小,拒绝原假设的理由就越充分 -
韦芝14729049711…… p值是在原假设成立的条件下H1成立的概率,也就可以理解为p=p(H1|H0),如果它很小那么,在假设H0成立时,H1成立概率很小,就是H0成立H1几乎不可能成立.从假设检验的思路出发,就是一个构建一个原假设H0的正态分布(可理解为虚拟模型),然后去抽样一堆实际值(实验真实发生的),通过这些抽样数值放在那个正态分布求在那个原假设的正态分布上的概率(把实际和虚拟结合),如果概率很小,那么说明假设H0发生,H1不可能发生,即 原假设正态分布中 >=抽样数值,不可能发生,不可能发生的小概率事件却发生了,就可以否定原假设(因为抽样值是客观的,已经发生了)
@却葛2110：能否认为假设检验时得到的P值越小,说明待比较各组间参数的差异越大? - 作业帮
韦芝14729049711…… [答案] 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
@却葛2110：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是?
韦芝14729049711…… H0是先假定成立的假设,H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立,再通过样本实际算出一个统计值(比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小,则说明...
@却葛2110：能否认为假设检验时得到的P值越小,说明待比较各组间参数的差异越大?试简述理由? -
韦芝14729049711…… 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者复有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 不能.p值遇差别有无统计学意义,p值越小不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0,越有理由说制明两者有差异. 因为P值是: 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. 它也表示拒绝原假设的最小显著性水平. 也可表示观察到的(实例的) 显著性水平. 它还可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.P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zhidao义,并不表示差别大小.
@却葛2110：为什么p小于a的时候拒绝h0 -
韦芝14729049711…… P值系指H0成立的概率.a是假设检验拒绝H0,下“有差别”结论时犯错误的概率,是事先设定的.P≤a,说明在H0成立的条件下,得到现有统计量的概率小于a,因为小概率事件几乎不可能在一次试验中发生,所以拒绝H0,下“有差别”的结论.此时,我们知道可能犯错误的概率不会大于a,也就是说有了概率保证.
@却葛2110：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是应该相反么? -
韦芝14729049711…… H0是先假定成立的假设,H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立,再通过样本实际算出一个统计值(比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小,则说明H0成立的情况下,这个值出现的机会很小.这时就认为H0不对,拒绝H0...
@却葛2110：T检验中,为什么P小于α则拒绝原假设H0?? -
韦芝14729049711…… P值是由检验统计量的样本观察值得出的原假设可被拒绝的最小显著性水平,由式子知道P=P{t>t1}=β,如果β《α说明观察值落入拒绝域内,拒绝原假设...
@却葛2110：P值越小,拒绝原假设的理由越充分 -
韦芝14729049711…… p值是指小概率事件发生的概率,那么p值越小则说明小事件发生的概率越低,结果也就越显著的呈现,我们一般的原假设是指小概率事件能够发生,所以说,p越小,越能拒绝假设,结果越显著
