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1、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。
(资料图片)
2、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) 。
3、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} 。
4、扩展资料:假设检验的意义:假设检验是抽样推断中的一项重要内容。
5、它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值,某一随机变量是否服从某种概率分布的假设。
6、然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量,依据一定的概率原则,以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异,是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
7、用样本指标估计总体指标,其结论有的完全可靠,有的只有不同程度的可靠性,需要进一步加以检验和证实。
8、通过检验,对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断,是否接受原假设。
9、这里必须明确,进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确,而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。
10、从这个意义上,假设检验又称为显著性检验。
11、参考资料来源:百度百科——假设检验中的P值参考资料来源:百度百科——假设检验。
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