假设检验中,p值小于检验水平,应该拒绝原假设还是还是接受,为什么-搜答案-搜搜做题作业网

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

一般对特定参数检验,根据实际情况确定是单侧检验还是双侧检验.比如,参数它有偏大的趋势,则用右侧单边检验,它有偏小的趋势,则用左侧单边检验.再问：可是有些题目貌似用左单侧检验或右单侧检验都可以的啊再答：

一般有：1.样本容量固定是,第一类错误α越小,第二类错误越大2.样本容量增大,可以同时减小第一类错误α和第二类错误3.通常主要控制第一类错误

有升高或变大字样就选右边假设,有降低或减小字样选左边假设,如果既可能升又可能降选双边.单个总体时,检验总体均值,z检验是在总体方差晓得的时候检验总体用,不晓得总体方差时用t检验:检验总体方差,总体均值

方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t

要看你检验的原假设中变量的分布,然后根据该分布的概率密度函数求一个广义积分（通常积分上限是正无穷）,因为大部分概率密度函比较复杂,一般是使用数值方法.

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

正确,a称为显著性水品,也称置信概率,b是反第二类错误的概率,称1-b为检验的功效!

C显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的概率,即我们在拒绝原假

你可以分别取显著性水平为0.25、0.5、0.01之类的进行假设检验,再对结果进行相应的分析.我一般会选择的做法.

p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验.假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分

p值就是说出现统计量极端值的概率,官方解释就是书上的出现统计量目前值及更不利于的0假设值的概率这是定义!具体含义是0假设成立时,犯第一类错误的概率查看原帖

小于0.01差异性更好!小于0.05有统计学意义.小于0.01有显著差异性

WilcoxonW是Wilcoxonranksumtest检验中的秩和值.根据WilcoxonW值,可以接着计算出其对应的Z值,而Z值近似符合标准正态分布,因此再由Z值计算出其对应的P值（也就是Wil

用相应的数值乘以10的负数次幂

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

计算统计量后需要自己去查表,查临界值,看统计量与临界量的大小关系.主要在查表这个环节比较麻烦.而是由p-value的话,只要确定一个置信水平就可以了,比如你定为5%,那么p-value只要小于它就通过

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

df是自由度,自由度越大,表明样本越大,结论越可靠.自由度不同,分布图自然不同,因为T值也不同,这是正常的再问：那怎么影响到的临界值呢再答：临界值就是根据分布得出的，分布不同，临界值自然不同。