p小于005为什么拒绝h0
@佴戚1037：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? -
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是?
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：卫生统计学中,P<0.05,拒绝H0,为什么会犯第一类错误? -
唐洁15230121382…… 只要拒绝原假设的时候就有犯第一类错误的可能性;不拒绝原假设(接受原假设)的时候就有犯第二类错误的可能性!而P值是说根据样本信息,得出的原假设或不利于现在情况的可能性,也是一个概率值!
@佴戚1037：下拒绝H0,0.05的水平下拒不拒绝H0 -
唐洁15230121382…… 《卫生统计学》说得很清楚了,P小于或等于0.05时,认为可以拒绝H0.不过P恰好等于0.05的概率很小,你把软件汇报的P值粘帖到EXCEL里往往能看到后面还有很多位小数,所以软件显示P=0.05时,通常可认为P>0.05.
@佴戚1037：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 -
唐洁15230121382…… 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)
@佴戚1037：T检验中,为什么P小于α则拒绝原假设H0?? -
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：假设检验中算出的p=0.05怎么办 -
唐洁15230121382…… P<=a,拒绝H0,接受H1
@佴戚1037：论文中p<0.05 或者>0.05 表示什么意思?通俗点说下 谢谢 -
唐洁15230121382…… 一、P>0.05 表示无显著性差异;0.01<P<0.05 表示显著性差异,通常以*标记;P<0.01表示极显著性差异,通常以**标记. 二、P值计算方法: 1. 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...
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：为什么在假设检验中,p - value值小于0.05是反对H0?不是?
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：卫生统计学中,P<0.05,拒绝H0,为什么会犯第一类错误? -
唐洁15230121382…… 只要拒绝原假设的时候就有犯第一类错误的可能性;不拒绝原假设(接受原假设)的时候就有犯第二类错误的可能性!而P值是说根据样本信息,得出的原假设或不利于现在情况的可能性,也是一个概率值!
@佴戚1037：下拒绝H0,0.05的水平下拒不拒绝H0 -
唐洁15230121382…… 《卫生统计学》说得很清楚了,P小于或等于0.05时,认为可以拒绝H0.不过P恰好等于0.05的概率很小,你把软件汇报的P值粘帖到EXCEL里往往能看到后面还有很多位小数,所以软件显示P=0.05时,通常可认为P>0.05.
@佴戚1037：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 -
唐洁15230121382…… 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)
@佴戚1037：T检验中,为什么P小于α则拒绝原假设H0?? -
唐洁15230121382…… 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...
@佴戚1037：假设检验中算出的p=0.05怎么办 -
唐洁15230121382…… P<=a,拒绝H0,接受H1
@佴戚1037：论文中p<0.05 或者>0.05 表示什么意思?通俗点说下 谢谢 -
唐洁15230121382…… 一、P>0.05 表示无显著性差异;0.01<P<0.05 表示显著性差异,通常以*标记;P<0.01表示极显著性差异,通常以**标记. 二、P值计算方法: 1. 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...
