大学数理统计课件3.4 检验的p值

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概率论与数理统计ppt课件

04
理解基本概念和原理
做大量练习题，培养解题能力
05
06
阅读相关书籍和论文，拓宽知识面
02
概率论基础
概率的基本概念
试验
一个具有有限个或无限个可能结果的随机试验。
事件
试验中的某些结果的总称。
概率
衡量事件发生可能性的数值，通常表示为0到1之间的实数。
必然事件
概率等于1的事件。
不可能事件
概率等于0的事件。
01 点估计
用样本统计量估计总体参数，如用样本均值估计总体均值。
02 区间估计
给出总体参数的估计区间，如95%置信区间。
03 估计量的性质
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
先假设总体参数具有某种特性，然后通过样本信息来判断这个假设是否合理。
双侧检验
当需要判断两个假设是否相等时，如总体均值是否等于某个值。
连续型随机变量
取值无限的随机变量。
方差
衡量随机变量取值分散程度的数值。
03
数理统计基础
总体与样本
总体
研究对象的全体。
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体，用于估计和推断总体的特性。
样本大小
样本中包含的个体数量，需要根据研究目的和资源来确定。
参数估计
单因素方差分析
单因素方差分析的定义
单因素方差分析是方差分析的一种形式，它只涉及一个实验因素。通过对不同组的均值进行比较，可以确定这个因素对实验结果的影响是否显著。
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析通常包括以下步骤：首先，对实验数据进行分组；其次，计算每组的均值；接着，计算总的均值和总的变异性；然后，计算组间变异性和组内变异性；最后，通过比较这两种变异，得出因素的显著性。

数理统计CH描述统计pt课件

xy
1 96 98 9216 9604 9408
2 99 100 9801 10000 9900
3 104 108 10816 11664 11232
4 96 97 9216 9409 9312
5 94 93 8836 8649 8742
合计 489 496 47885 49326 48594
x 489 y 496 xy 48594
10
3.4 基于观察旳统计计算
x2 47885
(2)计算样本方差及原则差 x 489
序号 x y
x2
1 96 98 9216
2 99 100 9801
3 104 108 10816
4 96 97 9216
5 94 93 8836
合计 489 496 47885
y2 9604 10000 11664 9409 8649 49326
样本有关系数
样本协方差
Correlation Coefficient
SPxy
r SPxy
n1
sxy
SSx SS y
SSx SS y
sxx s yy
n1 n1
2024/9/30
样本方差
23
3.4 基于观察旳统计计算
先计算样本和、样本
(5)计算样本有关系数平方和与样本叉积和
序号 x y
x2
y2
Statistic Calculating based Observation
2024/9/30
3
3.4 基于观察旳统计计算
引言
基于观察旳统计计算，指直接利用抽样取得旳n个样本观察值(observation) x1,x2,…,xn计算均值、方差、原则差、变异系数、协方差、有关系数、偏度和峰度等样本统计量观察值(statistic observation)

数理统计之假设检验ppt课件

z2 z0.025 1.96;
x0
575.2570
5.2 102.0551.96
n 8 10
8
这说明小概率事件竟在一次试验中发生了，
故拒绝H0，可以接受H1。即认为折断力大小有差别
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15
已知 X~N(,2), 2 已知，检验假设
H 0: 0 H 1: 0的过程分为六个步骤：
由样本算得 x543.5, s27.582 查表 t2(n1)t0.02 (4 5)2.776 这里 |t||543549|1.77t0.02(54)2.776
7.58/ 5 接受H0。新罐的平均爆破压力与过去无显著差别。
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31
例6 某工厂生产一种螺钉,标准要求是长度是32.5毫米,
假设的决定。 ❖ 基本思想（规则或前提）
小概率事件在一次试验中几乎不会发生。
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4
带概率性质的反证法通常的反证法设定一个假设以后,如果出现的事实与之矛盾,(即如果这个假设是正确的话,出现一个概率等于0的事件)则绝对地否定假设.
带概率性质的反证法的逻辑是: 如果假设H0是正确的话,一次试验出现一个概率很小的事件,则以很大的把握否定假设H0.
❖ 2 在H0成立的前提下，选择合适的统计量，这个统计量要包含待检的参数，并求得其分布；
❖ 3 给定显著性水平，按分布写出小概率事件及其
概率表达式；
❖ 4 由样本计算出需要的数值；
❖ 5 判断小概率事件是否发生，是则拒绝，否接受
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9
二单个正态总体参数的假设检验
一、总体均值的假设检验
2
z x
2
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检验的 p值

若给定显著性水平 <0.3174,
U的实测值就不落入拒绝域，
此时不能拒绝H0.
下面给出几种情况下的p值及按 0.05 的检验结果 p值 T H 决策 U值 50次 50次 0.5 0 不能拒绝H0 0.3174 1 不能拒绝H0 45次 55次 40次 35次 60次 65次 0.0456 2
我们称这个小概率为显著性水平，用表示.
在前面的假设检验中，这个显著性水平是事先给定的.
如
0.1, 0.01, 0.05.
根据给定的显著性水平，我们得到的假设检验结果只有两个，拒绝或不能拒绝原假设. 但作出这一结论或那一结论的可能性有多大，则往往不易清楚地显示出来.
t X Y ( 1 2 ) (n1 1) S (n2 1) S n1 n2 2
2 1 2 2
1 1 n1 n2
2 1
~ t (n1 n2 2)
(n1 1) S (n2 1) S 64 已知n1=1200, n2=1600, n1 n2 2
类似地，如果拒绝域为T>C，则p值是 p＝P(T＞T0| H0) , 如果拒绝域为T< C，则p值是 p＝P(T＜T0| H0 ）
T0是对一组具体样本, 算出的统计量T的值.
p值是当H0正确时，得到所观测的数据或更极端值的概率.
将显著性水平与 p值比较
若 p, 则不能拒绝H0; 若 p,则拒绝H0.
于是我们认为导致这个小概率出现的假设-------两总体均值相等是错误的. 因此拒绝假设H0. 即认为墨西哥和美国两个总体均值差异不是0. 或者说，1.3这个差异是统计显著的. 作出这种结论犯错误的概率非常小 . 由前述，只要显著性水平大于0.00001，人们就可以拒绝原假设.

假设检验的P值法

谢谢
THANKS
如何平衡p值法的利弊
结合其他统计方法
在某些情况下，可以将p值与其他统计方法（如效应量、置信区间等）结合起来，以获得更全面的统计推断。
01
审慎解读p值
对于p值，应该审慎解读，避免过度解释或误用。
02
03
考虑其他证据
除了p值，还应该考虑其他相关证据，如实验设计、样本质量、数据来源等。
05 实际应用案例
Hale Waihona Puke 03 如何解读p值CHAPTER
p值与假设检验的关系
p值是衡量观察结果与原假设之间差异的指标，如果p值较小，说明观察到的数据与原假设存在显著差异，从而拒绝原假设。
p值的大小反映了观察到的数据与原假设之间的不一致程度，越小的p值意味着不一致程度越高。
p值与置信水平的关系
p值与置信水平是相关的概念，通常在假设检验中，p值越小，表明观察到的数据与原假设之间的差异越显著，从而有更高的信心拒绝原假设。
02 p值法的原理
CHAPTER
假设检验的基本概念
01
假设检验是一种统计推断方法，通过提出假设并对其进行检验，以判断假设是否成立。
02
假设检验的基本步骤包括提出假设、选择合适的统计量、确定样本量、收集样本数据、计算统计量、做出推断结论。
p值的计算方法
p值是指观察到的数据或更极端的数据出现的概率，即在原假设为真的情况下，观察到的结果或更极端的结果出现的概率。
假设检验的p值法
目录
CONTENTS
• 引言 • p值法的原理 • 如何解读p值 • p值法的优缺点 • 实际应用案例 • 结论
01 引言
CHAPTER
什么是p值法

统计学上的p值的含义-概述说明以及解释

统计学上的p值的含义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述统计学上的p值是一种用来衡量统计显著性的指标，通常被用来评估实验结果的可靠性和重要性。

在进行假设检验时，p值是一个非常重要的参数，它可以帮助我们判断样本数据是否具有统计显著性，从而决定是否拒绝原假设。

p值的概念在统计学中扮演着至关重要的角色，因为它不仅可以帮助我们做出正确的决策，还可以帮助我们理解实验结果的可信度。

通过对p 值的合理解释和利用，我们能够更好地理解研究结果，推动科学研究的进步。

在本文中，我们将深入探讨p值的含义、作用以及解释，希望能够帮助读者更好地理解统计学上p值的重要性和意义。

1.2 文章结构文章结构部分内容应该包括对整篇文章的框架和逻辑的介绍，让读者在阅读之前能够对整篇文章有一个整体的概念。

例如：文章结构部分的内容：在本文中，将首先介绍p值的基本概念和定义，探讨p值在统计学中的作用和意义。

随后将对p值的具体解释进行详细分析，解释p值对研究结果的影响和重要性。

最后，总结p值在统计学中的重要性，同时也指出p值存在的局限性和未来发展方向。

希望通过本文的介绍，读者能够更深入地了解p值在统计学中的意义和应用，以及对研究结果的启示。

1.3 目的本文旨在深入探讨统计学中重要的概念——p值，并解释其在科学研究中的作用和含义。

通过详细解析p值的定义、作用和解释，读者将能更清晰地理解p值在假设检验和数据分析中的重要性。

此外，我们还将讨论p值的局限性和未来发展方向，帮助读者更全面地认识和理解这一统计学概念，以便更准确地应用于实际研究中。

通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解p值的含义，并在科学研究中更加灵活地运用这一概念。

2.正文2.1 什么是p值:p值是统计学中一个重要的概念，它是用来衡量数据的变异性对总体参数估计的影响程度的一种统计量。

在实际应用中，p值通常被用来判断在某种特定的假设条件下，观察到的数据结果是否具有统计显著性。

在假设检验中，p值是我们得到的样本数据的概率分布，表示在零假设成立的情况下，观察到的样本数据或比观察到的更极端的结果出现的概率。

统计学 p值通俗易懂 -回复

统计学p值通俗易懂-回复什么是统计学中的p值？在统计学中，p值（p-value）是一种用于衡量统计假设检验结果的指标。

它代表了观察到的数据与假设之间的差异程度，从而判断观察到的结果是否仅仅是由于随机因素造成的。

简单地说，p值用于评估数据中的巧合或差异是否可能是真实存在的。

当进行统计假设检验时，我们首先会提出一个原假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。

原假设通常是我们希望证伪的假设，而备择假设则表明我们认为原假设不成立。

通过收集和分析数据，我们可以得到一个统计值，它代表了观察到的数据与原假设之间的差异。

然后，我们使用p值来衡量这种差异的程度。

p值的计算基于概率统计理论，它度量了我们观察到的统计值（或更极端情况下的统计值）在原假设下出现的概率。

如果p值很小（通常小于0.05），我们通常会拒绝原假设，并认为数据中存在与备择假设一致的差异。

相反，如果p值较大（通常大于0.05），我们则无法拒绝原假设，即认为没有足够的证据支持备择假设。

那么，如何计算p值呢？具体的方法取决于所使用的统计检验。

常见的统计检验包括t检验、方差分析、卡方检验等。

这些检验方法都有其独特的计算公式和假设前提。

一般来说，计算p值的方法可以分为两种：基于分布的方法和基于模拟的方法。

基于分布的方法是最常用的计算p值的方式之一。

它要求假设数据服从某种概率分布，通常是正态分布或t分布。

统计检验会根据样本数据计算出一个统计量，例如t值或F值。

然后，通过查找概率分布表或使用统计软件计算，确定这一统计量对应的面积（即p值）。

具体的计算过程相对复杂，需要使用一些数学工具和技巧。

另一种计算p值的方法是基于模拟。

这种方法通过对数据进行多次随机重采样，得到一系列模拟统计量的分布。

然后，计算观察到的统计量在模拟分布中的位置，也就是观察到的统计量或更极端情况下统计量的比例。

这个比例就是p值。

模拟方法相对简单直观，特别适用于复杂的数据结构或没有明确分布的数据。

关于统计学中P值的解释

关于P-值的解释
1.任何假设检验中的p-值就是α水平，但它在接受或拒绝Ho两者之间不作判
断；也就是说，由检验统计量（比如t统计量）计算出来的p-值就是接受和拒绝区域的边界上的α水平。

2.判断p-值显著性的指导：
如果0. 01≤p<0.05，则结果是显著的。

'
如果o.oo1≤p<o.o1，则结果是高度显著。

如果0.001≤p< 0.001，则结果是很高地显著。

如果p>0.05，则结果被认为没有统计显著性（有时记为NS)。

但是如果0.05≤p<0.10，则有时注记为有倾向的统计显著。

3.科学上的显著与统计学上的显著是有区别的，因为这两者并不必须一致。

一
个研究结果有统计学上的显著性，并不表明此结果在科学上有多么重要。

这种情形特别容易发生在大样本时，因为大样本中一个很小的差异也可以坡统计学家发现出来。

相反地，某些统计学上不显著的差异结果可能在科学上是要的，因为它可以促使科学家进一步用大样本去判断所发现的“表面”差异。

参考书：
《生物统计学基础》【美】伯纳德•罗斯纳著第209页。

P值公式研究P值的关键公式

P值公式研究P值的关键公式P值是统计学中常用的一个指标，用于衡量观察结果在假设检验中的显著性。

它是基于统计样本数据计算得出的，并与给定的显著性水平进行比较。

在进行研究时，我们常常关心P值的大小和意义，因为它可以帮助我们判断研究结果是否具有统计上的显著性。

P值的计算涉及到一些统计方法和公式，其中最常用的是正态分布和t分布。

下面将介绍P值的计算公式以及各个公式的应用场景。

1. 单样本t检验单样本t检验是一种用于比较一个样本均值与已知或理论均值的统计方法。

其计算P值的公式为：P = 2 * (1 - T分布的累积分布函数值)其中，T分布的自由度为n-1，n为样本容量。

这个公式适用于在假设检验中比较一个样本均值与给定的理论均值。

2. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本均值是否有显著差异。

其计算P值的公式为：P = 2 * (1 - T分布的累积分布函数值)其中，T分布的自由度为n1 + n2 - 2，n1和n2分别是两个样本的容量。

这个公式适用于在假设检验中比较两个独立样本均值。

3. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的差异。

其计算P值的公式为：P = 2 * (1 - T分布的累积分布函数值)其中，T分布的自由度为n-1，n为配对样本的容量。

这个公式适用于在假设检验中比较配对样本的均值差异。

4. 卡方检验卡方检验用于比较观察频数与期望频数之间的差异。

其计算P值的公式为：P = 1 - 卡方分布的累积分布函数值其中，卡方分布的自由度为(n-1) * (m-1)，n和m分别为卡方表的行数和列数。

这个公式适用于在假设检验中比较观察频数与期望频数的差异。

总结起来，P值的计算公式主要涉及到T分布的累积分布函数值和卡方分布的累积分布函数值。

根据具体的研究问题和假设检验方法，选择相应的公式进行计算，从而得到P值。

通过对P值进行比较，我们可以对研究结果的显著性进行评估。

需要注意的是，P值只是一个统计指标，不能用来判断结果的实际意义。

p值法的定义

p值法的定义P值法的定义P值法是一种用于统计假设检验的方法，它可以帮助研究人员对实验结果进行推断和判断。

在统计学中，假设检验是一种基于样本数据来推断总体参数的方法，而P值则是用来评估样本数据是否支持原假设的一个指标。

一、假设检验基础概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物；而样本则是从总体中随机抽取的一部分个体或事物。

2.参数和统计量参数是描述总体特征的数值，如总体均值、方差等；而统计量则是描述样本特征的数值，如样本均值、标准差等。

3.原假设和备择假设原假设（H0）是指在没有证据支持下所提出的基础假设；备择假设（H1）则是与原假设相反或互补的一个假设。

4.显著性水平显著性水平（α）是指在原假设成立时，拒绝该原假设所需达到的最小概率。

通常情况下，显著性水平被设置为0.05或0.01。

二、P值的概念P值是指在原假设成立时，观察到样本统计量或更极端情况出现的概率。

P值越小，表明观察到的样本数据越不可能是由于偶然因素导致的，从而支持拒绝原假设的结论。

三、P值法的步骤1.确定原假设和备择假设在进行假设检验前，需要先明确所要检验的问题，并提出相应的原假设和备择假设。

2.选择适当的统计检验方法根据所要检验问题和数据类型，选择相应的统计检验方法，并计算出相应的样本统计量。

3.计算P值根据所选用的统计检验方法和样本统计量，计算出对应的P值。

4.比较P值与显著性水平将得到的P值与预先设置好的显著性水平进行比较。

如果P值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设；否则接受原假设。

5.得出结论根据前面所得到的分析结果，得出最终结论，并对研究结果进行解释和讨论。

四、常见问题及注意事项1.P值并不代表真实效应大小，而只是用于判断样本数据是否支持原假设。

2.在进行假设检验时，需要注意样本的大小、随机性和代表性等因素，以避免产生误差和偏差。

3.在进行多重比较时，需要采用适当的校正方法来控制错误率的发生。

4.在解释研究结果时，需要注意结论的可靠性和推广性，并避免过度解读或夸大研究效应。

p值的计算公式例子

p值的计算公式例子P值的计算公式例子。

P值（P-value）是统计学中一个重要的概念，它用来衡量数据在假设检验中的显著性。

P值的计算公式是统计学中一个基本的工具，它可以帮助研究人员判断数据的显著性，从而做出科学的决策。

在本文中，我们将介绍P值的计算公式，并通过一个具体的例子来说明其应用。

P值的计算公式通常是根据具体的统计分布来确定的。

在假设检验中，P值是在零假设成立的条件下，观察到的数据或者更极端情况的概率。

通常情况下，P值越小，表示数据在零假设下出现的概率越小，从而越有可能拒绝零假设。

P值的计算公式可以根据不同的统计分布来确定。

在下面的例子中，我们将通过t分布来计算P值。

假设我们有一个样本数据，其均值为10，标准差为2，样本量为30。

我们希望检验这个样本数据的均值是否显著大于等于12。

我们可以使用t检验来进行假设检验，并计算P值来判断显著性。

首先，我们需要计算t值。

t值的计算公式如下：t = (样本均值总体均值) / (样本标准差 / √样本量)。

在这个例子中，总体均值为12，样本均值为10，样本标准差为2，样本量为30。

将这些值代入t值的计算公式中，我们可以得到t值。

t = (10 12) / (2 / √30) = -3.87。

接下来，我们需要计算自由度。

在t检验中，自由度通常是样本量减去1。

在这个例子中，自由度为29。

最后，我们可以使用t值和自由度来计算P值。

在t分布中，P值可以通过查找t分布表或者使用统计软件来得到。

在这个例子中，P值为t分布在t值为-3.87时的概率，即P(t < -3.87)。

通过查找t分布表或者使用统计软件，我们可以得到P值为0.0002。

因此，根据P值的计算公式，我们可以得出结论，在显著性水平为0.05的情况下，P值为0.0002，远小于0.05，表示我们可以拒绝零假设，即样本数据的均值显著小于12。

通过这个例子，我们可以看到P值的计算公式在假设检验中的重要性。

统计学p的名词解释

统计学p的名词解释引言统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中都有着广泛的应用。

在统计学中，p值是一项重要的指标，用于评估观察到的数据与假设之间的差异。

本文将对统计学中p值的概念、计算方法以及其在实践中的应用进行详细解释。

1. p值的定义p值是指观察到数据或更极端情况出现的概率，当原假设为真时，根据样本数据计算得出。

通常情况下，我们会将p值与事先设定好的显著性水平进行比较，以判断是否拒绝原假设。

2. p值的计算方法在大多数情况下，我们通过以下步骤来计算p值：1.建立原假设（H0）和备择假设（H1）。

2.根据原假设，确定一个适当的统计检验方法。

3.收集样本数据，并根据所选检验方法进行分析。

4.计算得到检验统计量。

5.根据检验统计量和原假设，确定p值。

3. p值与显著性水平显著性水平是在进行统计假设检验时所设定的一个阈值，用于判断是否拒绝原假设。

常见的显著性水平有0.05和0.01两种，分别对应5%和1%的错误接受原假设的风险。

当p值小于显著性水平时，我们通常会拒绝原假设。

需要注意的是，p值并不直接提供关于效应大小或实际重要性的信息，它只是用来评估观察到的数据与原假设之间是否存在差异。

4. p值的解释和应用p值的解释取决于具体的研究问题和领域。

根据p值的大小和显著性水平进行比较，可以得出以下结论：•当p值小于显著性水平时（通常为0.05），我们可以拒绝原假设，并认为观察到的数据与原假设存在差异。

•当p值大于等于显著性水平时，我们无法拒绝原假设，并不能得出观察到的数据与原假设之间存在差异的结论。

在实践中，p值经常被用来判断研究结果是否具有统计学意义。

例如，在医学研究中，如果一种新药的治疗效果的p值小于0.05，我们可以认为该药物对患者的治疗效果是显著的。

此外，p值还可以用于比较不同组之间的差异。

例如，在教育领域中，我们可以使用p值来比较不同学校或教育方法对学生成绩的影响。

5. p值的限制和注意事项在使用p值时，需要注意以下几个限制和注意事项：•p值只提供了关于样本数据与原假设之间差异的信息，并不能确定因果关系。

p值统计学

p值统计学P值统计学是一种常用的假设检验方法，它在实验设计和数据分析中起着至关重要的作用。

在本文中，我们将分步骤阐述P值统计学的原理和应用。

一、什么是P值统计学？P值统计学是一种假设检验方法，用于判断实验结果是否具有统计显著性。

P值是指统计检验得出的“可能性”，也就是已知样本与总体之间的差异在零假设下发生的概率。

如果P值非常小，通常被设置为0.05或0.01，可以认为实验结果具有显著性。

值得注意的是，P值统计学只能判断样本数据与理论模型的差异是否显著，而不能告诉我们这种差异的实际大小或重要性。

因此，在数据分析中，我们需要综合考虑P值和效应大小等因素，才能对研究结果做出准确的解释。

二、如何进行P值统计学假设检验？在进行P值统计学假设检验时，我们通常需要依据以下步骤：1. 提出零假设和备择假设零假设是指样本数据与理论模型之间不存在显著差异。

备择假设则是指样本数据与理论模型之间存在显著差异。

通常情况下，我们会先假设零假设成立，然后通过实验数据来反驳它。

2. 选择适当的统计检验方法根据研究问题的不同，我们可以选择不同的统计检验方法。

比如，对于两组样本之间的比较，可以使用t检验；对于多组样本之间的比较，可以使用方差分析等。

3. 计算P值根据选择的统计检验方法，我们可以计算出实验结果的P值。

如果P值小于设定的显著性水平，我们可以拒绝零假设，认为数据之间存在显著差异，否则就无法拒绝零假设。

4. 解释实验结果最后，我们需要根据实验结果进行解释。

需要注意的是，实验结果仅仅表明样本数据与理论模型之间存在显著差异，而并不能说明这种差异的实际大小或重要性。

因此，在解释实验结果时，我们需要综合考虑多个因素。

三、P值统计学的应用P值统计学被广泛应用于医学、心理学、教育学等领域。

例如，医学研究可以利用P值统计学来评估新药对疾病治疗的有效性；心理学研究可以利用P值统计学来研究人类认知能力的差异。

此外，P值统计学还常常被用于质量控制和质量改进。

统计学p值

统计学p值大学里总是需要做一些统计学，这个习题很少能在教科书里找到答案。

不过我发现有一种特殊的方法可以得到你想要的东西：称之为“微量比较”。

这里的p值，可以是百分比、数字、或者它们的混合物。

我把这种方法叫做“微量比较”，它并没有那么复杂。

现在，我们要用p值对一系列相关联的数据进行检验。

(1)保持你在家里。

(如果你从未到过一个陌生的地方，那么随便找个城市呆着，先生存下来)。

一般来说，社会里某个群体的人对某个特定的事物拥有更多共同的看法，即使他们对每件事都持不同观点。

这是人类交流思想的一种基本方式，比如一个公司的员工喜欢某种产品，但公司经理认为这种产品卖不出去，或许还有其他更糟糕的原因，比如价格太高等等。

但他也只能说一些模棱两可的话，不能直接断定员工的想法一定错了。

公司最终会拿出一套数据来证明员工是错的，但他会试图避免过度描述，并找到客观证据，给员工留下改变主意的余地。

(2)在班上。

自然，大学里的班级通常代表了几十人。

这时候你可以选择一个小团体——有三五个好朋友或宿舍室友就足够了，而且你的成绩必须靠前，或者你对一个班级有重大贡献，或者一切皆有可能。

大学里的老师很少直接告诉你该做什么，而是会向你传授一些经验，让你自己思考。

假设一位老师正在推销一门课程，告诉你们这门课会得到多少学分，并介绍自己的这门课讲得很好。

这时候你应该听从他的指导，因为他在用这门课换取声誉，别人也愿意为他打工。

(3)就像身体健康和工作绩效一样，大学中的同学关系也遵循“微量比较”法则。

我想举一个例子。

假设你有一张电影票，你的一位朋友要约你晚上一起去看电影，但另一位同学也要一起去，而且他愿意花钱买一张同样的电影票。

请问，哪张电影票该给谁？当然是该给另一位同学。

但这样一来，你就没有电影票了。

所以，你应该仔细斟酌，让朋友高兴而不失礼貌。

再换一个例子，如果你在考试中得了85分，而你的好友考了80分，但他愿意拿出两倍的钱来买你的试卷。

这时候该怎么办？你可以说：“那我就要那张答满100分的答卷。

高等数理统计假设检验PPT课件

在实际问题中，往往出现的是复合假设的情况。
完整编辑ppt
42
一致最优势检验问题 (UMPT)
定义（UMPT）：在检验问题 (0 , 1)
中，设 ( x ) 是水平为的检验，如果对任意一
个水平为的检验 1 ( ，x ) 都有
E (x ) E 1 (X ) 1
则称检验 ( x ) 是水平为的一致最优势检验，记为
是T(x)的单调函数
完整编辑ppt
50
定理：设单参数概率密度族关于实值统计量T(x)具有非降MLR，则对于单边假设检验问题（I），存在水平为a的UMPT检验函数
1 T (x) c
(T
( x))
r
T (x) c
0 T (x) c
r由下式确定
E0(T(X))
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51
同学们请参考例3.5（P189)
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所以大样本似然比检验有否定域
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非参数统计结构的假设检验问题
前述各种检验方法基本上适用于参数统计结构，这些方法往往要求总体分布族的密度函数的数学形式已知，且只含有限个未知参数，但有些时候，人们难于由经验或某种理论得到总体的参数统计结构，而只能得到非参数统计结构。因此有必要寻求非参数统计结构的检验方法。
类型III,IV一般无UMPT,所以不讨论。类型I，II类似，V过于复杂，且不实用,所以只讨论类型I即可。
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定义：设 {p(x;):}是含有实参数的概率密度族，其中是实直线上的一个区间。如果存在实值统计量T(X)，使得对任意 1 2 ，都有

统计分析_P值的含义.doc

P值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。

如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。

其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。

⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。

⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝H0。

如果P＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜0.05或P ＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。

统计学上规定的P值意义见下表P值碰巧的概率对无效假设统计意义P＞0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设两组差别无显著意义P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设两组差别有显著意义P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设两者差别有非常显著意义理解P值，下述几点必须注意：⑴P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。

因此，与对照组相比，C药取得P＜0.05，D药取得P ＜0.01并不表示D的药效比C强。

⑵P＞0.05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。

⑶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。

⑷显著性检验只是统计结论。

判断差别还要根据专业知识。

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值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。

统计学p值怎么算

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。

换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。

p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。

然而这并不直接表明原假设正确。

p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。

产生的结果可能会带来争议。

P值即为拒绝域的面积或概率。

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；
总之，P值越小，表明结果越显著。

但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。