我们都知道p值是用来说明数据间显著性差别的统计值，p值的由来以及计算方法可谓是非常有意思，所以在这里介绍给大家。 我们从一个经典的例子开始： 小明闲的蛋疼抛硬币玩，他连续抛出一枚硬币5次，并得到了(正 正 正 正 反)的结果，这时小明就想了：“这枚硬币的质量分布一定不均匀！否则我不会抛出4次正面！” &nb
前言起初听到这个我是不理解的，这不是统计学常识吗？划分三个程度：* ，** ，***。 头儿咋还要精确到小数位，不是画蛇添足吗？不了解归不了解，该干还是要干。 目录前言一、P值二、生存分析三、“锦上添花”3.1 计算P值3.2 带-次方的调整P值3.3 不带次方的调整P值3.4 小数点后无0的调整P值四、用两个if解决 一、P值关于显著性检验偷懒，找到一篇很典型的抛硬币可以回顾或预习，浅谈p值（p
讲概率、论统计，肯定要从抛硬币说起啊，这才是正确打开姿势嘛。1 什么是假设检验？你说你的硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。然后，你想和我打赌，作为一个资深的理智赌徒，我怎能听信你的一面之词，我提出要检查下你的硬币到底是不是公平的，万一是两面“花”怎么办？电影里面不是经常出现这样的桥段？你神色紧张，死活不让我检查，后来我们提出了折衷的方案，抛几次硬币，看看结果是不是公平的。总共
显著性、显著水平 学习笔记1. 显著性和显著水平的概念在统计学中，显著性 (significance) 指的是某个假设是否有充分的证据来支持它。具体地说，一个结果如果达到了显著水平 (significance level)，则表示该结果不太可能是由于偶然因素导致的，而是有一定的实际意义。显著水平通常用 表示，表示接受零假设的最大错误概率（type I error rate）。假设检验时，如果某个
生物统计学统计推断的过程：Ho：XXXX会发生H1：XXXX不会发生p:XXXX会发生的概率（概率计算过程），如果是小概率，则H0不可能发生，所以拒绝H0接受H1。概率计算过程：先设定小概率事件发生概率α，计算得到p值（使用变量分布来计算），将α与p相比较，如果小于α则认定p是小概率，此事件是小概率事件不可能发生，所以拒绝HO假设，接受H1假设。 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存
t检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。p值是一组数据的均值（以及比这种数据更极端的数据的均值）在另一组数据的均值所代表的总体中出现的概率。当p值越小，说明两者差异越显著，因为这说明一组数据是另一组数据所代表的总体中的样本的可能越小（因为两者的均值差异）。接下来是我转自知乎上的一个通过一个例子来详尽的解析T检验及P值的文章，我看完颇有启发。关于T检验以及各种假设检验的操作
《商务与经济统计》安德森 假设检验 假设检验和p值 假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。它是以假设为前提的。 假设检验与区间估计都是根据样本信息推断总体分布。两者可以相互装转换唯一的区别是参数知不知道的问题。 P值主要是用来判断不同样本之间的差异是由抽样误差引起的还是
本文约3000字，建议阅读6分钟本文我们将使用Pingouin Python库来检验种子数据集的假设检验案例。假设检验是一种推断统计方法，它通过分析样本数据集来确定总体特征。假设检验所需的数学工具、概念在20世纪初由统计学家Ronald Fisher、Jerzy Neyman和Egon Pearson正式确立。这些工具成为现代科学研究的基本部分。应该指出的是，费舍尔和尼曼-皮尔逊曾经进行过学术竞争
一、背景用于实验组和对照组是否有显著性差异。二、理论具体计算细节可参考参考资料中的代码实例计算过程。分为H0假设和H1假设。2.1 零假设零假设：在统计学中，零假设（虚无假设）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间没有关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间有关联”作为零假设。2.2 备择假设与零假设相对的是备择假
假设检验流程：第一步：构建原假设，备择假设第二步：构建统计量，如z，计算出z值，带入标准正态分布计算p值第三步：验证p值是否小于显著性水平阿尔法，p值小于阿尔法要拒绝，p值相当于正态分布的小概率显著性水平，阿尔法，相当于拒真的概率如何确定是左右单侧检验？原假设是（期望的是）大概率事件，小概率事件发生可以推翻原假设。单侧检验和双侧检验例如，原假设均值大于某个值，用左单侧检验，检验啥？检验单个总体的
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法
# Python假设检验计算p值
假设检验在统计学中起着至关重要的作用，用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符。在Python中，我们可以使用不同的库来进行假设检验，比如`scipy.stats`库中的`ttest_ind`函数用于独立双样本t检验。
## 什么是p值？
在假设检验中，p值是一个用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符的指标。p值越小，表示观察到的数据与我们的假设越不相符。
一、单样本均数假设检验（一元数据）（1）样本所在的总体方差已知的单样本假设检验： 也就是说样本所在总体的的离散程度已知，只是均数未知。只需要对均数进行假设检验即可，这样做的原因是：对于正态分布而言，只有两个参数——均数和方差，只有均数和方差都定了，这个正态分布才能确定下来，如果只知道均数，或只知道方差，那么剩下的那个参数依然是可变的，这个正态分布就不唯一，也就不能确定下来。 举例（例子纯属虚构）：
对两个独立的正态总体~和~，检验双侧假设 检验统计量~。其中，和分别为样来自和的样本方差，，为样本容量。下列代码定义了计算双侧假设的p值检验函数。from scipy.stats import f #导入f
def ftest2(F, dfn, dfd, alpha): #双侧检验函数
if F>dfd/(dfd-2): #检验统计量值大于F分布均值
p=2*
今天的文章想从统计学的角度——假设检验，来回顾最近的疫情。同时也是刚好有之前应用统计学与R语言实现笔记假设检验一章中的的错误更正。关于假设检验的内容，详情见下面的博客。应用统计学与R语言实现学习笔记（六）——假设检验 文章目录1 细心的读者与更正2 p值含义解读、假设检验结论与统计学决策3 放弃p值，yes or no？ 1 细心的读者与更正首先感谢简书平台上这位叫“十七颗青彩”的读者，她提出了我
如题，Fisher精确概率检验没有统计量？对的，的确如此。大家看下表，某个2*2四格表的卡方检验结果， 【值】列即统计检验方法的统计量值，那我们看到在 Fisher精确检验这一行里，是没有统计量值的，SPSS直接给出了双侧及单侧概率P值(sig值)。就因为这个，小兵还经常被提问说，请告诉他Fisher检验的统计量是多少。为什么没有输出等问题。大家要了解一下。 Fisher精确检验
假设检验 通常设定两个假设:零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值 p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测里样本情况的概率。基本上是探测到零假设极端情况的概率。单侧检验 p值在数据集的一侧，由备择假设决定具体在哪一侧。双侧检验 p值在数据的两侧的检验。z统计量与t统计量 当样本容里很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计里服从正态分
一.假设检验的步骤1.问题是什么? H0;H12.证据是什么？ 由样本数据计算H0成立的概率p-value3.判断标准是什么？ 显著性水平alpha=5%/1%/0.1%4.做出结论。若p-value二.案例分析“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， (ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要
学生 t 检验的基本思想是通过比较两组数据的均值以及它们的方差来判断是否存在显著差异。下面更详细地解释了学生 t 检验的基本思想：均值比较：学生 t 检验的首要目标是比较两组数据的均值。我们通常有一个零假设（null hypothesis），该假设声称两组数据的均值相等，即没有显著差异。备择假设则声称两组数据的均值不相等，即存在显著差异。方差比较：除了均值，t 检验还考虑了数据的方差。如果两组数据
文章目录假设检验和P值那些事假设检验P值R中的实践参考文献假设检验和P值那些事记得大学时候学习概率论与数理统
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2022-08-01 11:00:57
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