什么叫拒绝域？理工学科数学

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统计学中的P值应该怎么计算

P值的计算公式是 =2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时； =1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时； =Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时； ，P值越小，表明结果越显著。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。 扩展资料 统计学中回归分析的主要内容为 1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。 2、对这些关系式的可信程度进行检验。 3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。 4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。 参考资料来源百度百科—P值

统计学中的Z值怎么算

不知你的Z值表是在哪一本统计学书上，标准正态分布图是由统计学家用微积分的方式计算出一个公式（这里不能用公式3.0表示），然后作图，其中，横轴是Z值，纵轴是Y值，表示比率，曲线涵盖的总面积是100%。如果你参考王孝玲老师编的《教育统计学》书，书后第一张表就是正态分布表你要知道的面积P是指从正态分布图的Z=0的纵线到某个Z值的纵线，与曲线所涵盖的面积，我称它为表中面积P。比如你去查当Z=1时，表中面积P是0.34134,就是从Z=0到Z=1的曲线面积是0.34134（34.134%）；如果给你一个Z值是负数，也能查，取绝对值查，如当Z=-2时，表中面积根据Z=2来查，得到P是0.47725。

统计学中的“P”值是什么意思?怎么计算?

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。 不同的P数值所表达的含义也是不一样的。 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， P0.01 为有显著统计学差异，P0.001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}。 拓展资料 计算P值的相关注意事项 1、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义，并不表示差别大小。，与对照组相比，C药取得P0.05，D药取得P 0.01并不表示D的药效比C强。 2、P0.05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。 3、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。 4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。 P值的其他含义 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。 参考链接百度百科假设检验中的P值

什么是统计检验中的两类错误

1、第一类错误（Ⅰ类错误）也称为 α错误，是指当虚无假设(H0)正确时，而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确，即观察到了实际上并不存在的处理效应。 可能产生原因样本中极端数值；采用决策标准较宽松。 2、第二类错误（Ⅱ类错误）也称为β错误，是指虚无假设错误时，反而接受虚无假设的情况，即没有观察到存在的处理效应。 可能产生的原因实验设计不灵敏；样本数据变异性过大；处理效应本身比较小。 扩展资料 统计检验的统计量 完成了上述工作之后，接下来就是做一次与理想试验尽量相同的实际抽样(比如实际做一次重复抛掷硬币的试验)，并从获取的样本资料算出检验统计量。检验统计量是关于样本的一个综合指标，但与第九章参数估计中将要讨论的统计量有所不同，它不用作估测，而只用作检验。 统计检验判定 假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。 如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此，就有了犯第二类错误的危险。 参考资料来源搜狗百科——假设检验中的两类错误

《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么？

第一类错误原假设是正确的，却拒绝了原假设。 第二类错误原假设是错误的，却没有拒绝原假设。 第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示，这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧，可以根据需要确定α的大小，一般规定α=0.05或α=0.01。 第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0，为“存伪”的错误，其概率通常用β表示。β只能取单尾，假设检验时一般不知道β的值，在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。 扩展资料我们在做假设检验的时候会犯两种错误第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误和第二类错误。 我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。 记忆方法我们可以把第一类错误记为“以真为假”，把第二类错误记为“以假为真”。我们也可以将第一类错误记为“错杀好人”，把第二类错误记为“放走坏人”。 在其他条件不变的情况下，如果要求犯第一类错误概率越小，那么犯第二类错误的概率就会越大。这个结论比较容易理解，当我们要求“错杀好人”的概率降低时，那么往往就会“放走坏人”。 同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。 同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。 参考资料来源百度百科-第一类错误 参考资料来源百度百科-第二类错误

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