1樓：匿名使用者
u是閾值，p是概率麼
那就代入分佈函式中就可以求出來了，不用查表哦、
如果只知道 afa值，就需要查表得出閾值u，然後計算。。
統計學中f值，p值，a值都是怎麼確定的
2樓：
迴歸分析中：
f值是檢驗線性關係,一般越到越好
p值是概率值,顯示引數估計的精準度,一般小於0.1均可,越小越好a值你講的可能是截距吧,也是看他對應的p值或t值.
統計學中的p值怎樣計算
3樓：河傳楊穎
p值的計算公式是
=2[1-φ(z0)] 當被測假設h1為 p不等於p0時；
=1-φ(z0) 當被測假設h1為 p大於p0時；
=φ(z0) 當被測假設h1為 p小於p0時；
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據p值的大小和實際問題來解決。
擴充套件資料
統計學中迴歸分析的主要內容為：
1、從一組資料出發，確定某些變數之間的定量關係式，即建立數學模型並估計其中的未知引數。估計引數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關係式的可信程度進行檢驗。
3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關係中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步迴歸、向前迴歸和向後迴歸等方法。
4、利用所求的關係式對某一生產過程進行**或控制。迴歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種迴歸方法計算十分方便。
4樓：堂菲素小春
統計學意義（p值）zt
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩》比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。
通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.
05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.
001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。
後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
概率論 統計學中 方差分析 已經知道f值等於1.01 怎麼求p值啊？ 我不是問計算機 不要告訴我代
5樓：匿名使用者
p值一般都是用電腦算的，人工做的時候一般只需要知道p值的大概範圍就行了，畢竟只需要做test。
其次，你沒說那2個自由度，所以理論上沒法查表。不過因為1.01比表上所有值都小，所以大概可以猜測p值》0.05（如果定義p值為p(f>=現在的f)），除非2個自由度都特別大。
關於統計學，這裡的p值是怎麼計算出來的呢？謝謝！
6樓：偶梅花象婷
p值即概率,反映某一事件發生的可能性大小.統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p
值,一般以p
<0.05
為顯著,p
f,也可寫成pr(
>f),p
=p或p
=p.下面的內容列出了p值計算方法.(1)
p值是：1)
一種概率,一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率.2)
拒絕原假設的最小顯著性水平.3)
觀察到的(例項的)
顯著性水平.4)
表示對原假設的支援程度,是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法.(2)
p值的計算：一般地,用x
表示檢驗的統計量,當h0
為真時,可由樣本資料計算出該統計量的值c
,根據檢驗統計量x
的具體分佈,可求出p
值.具體地說:左側檢驗的p
值為檢驗統計量x
小於樣本統計值c
的概率,即=p
右側檢驗的p
值為檢驗統計量x
大於樣本統計值c
的概率=
p雙側檢驗的p
值為檢驗統計量x
落在樣本統計值c
為端點的尾部區域內的概率的2
倍:p=
2p(當c位於分佈曲線的右端時)或p=
2p(當c
位於分佈曲線的左端時)
.若x服從正態分佈和t分佈,其分佈曲線是關於縱軸對稱的,故其p
值可表示為p=p
.計算出p
值後,將給定的顯著性水平α與p
值比較,就可作出檢驗的結論:如果α
>p值,則在顯著性水平α下拒絕原假設.如果α≤p
值,則在顯著性水平α下接受原假設.在實踐中,當α=p
值時,也即統計量的值c
剛好等於臨界值,為慎重起見,可增加樣本容量,重新進行抽樣檢驗.整理自：樊冬梅,假設檢驗中的p值.鄭州經濟管理幹部學院學報,2002,韓志霞,張玲,p
值檢驗和假設檢驗.邊疆經濟與文化,2006中國航天工業醫藥,1999
p值是怎麼來的
從某總體中抽
⑴、這一樣本是由該總體抽出,其差別是由抽樣誤差所致；
⑵、這一樣本不是從該總體抽出,所以有所不同.如何判斷是那種原因呢?統計學中用顯著性檢驗賴判斷.
其步驟是：⑴、建立檢驗假設（又稱無效假設,符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等,則假設兩組樣本來自同一總體,即a藥的總體療效和b藥相等,差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的.
⑵、選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大,概率用p值表示.⑶、根據選定的顯著性水平（0.05或0.
01）,決定接受還是拒絕h0.如果p＞0.05,不能否定「差別由抽樣誤差引起」,則接受h0；如果p＜0.
05或p
＜0.01,可以認為差別不由抽樣誤差引起,可以拒絕h0,則可以接受令一種可能性的假設（又稱備選假設,符號為h1）,即兩樣本來自不同的總體,所以兩藥療效有差別.統計學上規定的p值意義見下表
p值碰巧的概率
對無效假設
統計意義
p＞0.05
碰巧出現的可能性大於5%
不能否定無效假設
兩組差別無顯著意義
p＜0.05
碰巧出現的可能性小於5%
可以否定無效假設
兩組差別有顯著意義
p＜0.01
碰巧出現的可能性小於1%
可以否定無效假設
兩者差別有非常顯著意義
理解p值,下述幾點必須注意：⑴p的意義不表示兩組差別的大小,p反映兩組差別有無統計學意義,並不表示差別大小.因此,與對照組相比,c藥取得p＜0.
05,d藥取得p＜0.01並不表示d的藥效比c強.⑵
p＞0.05時,差異無顯著意義,根據統計學原理可知,不能否認無效假設,但並不認為無效假設肯定成立.在藥效統計分析中,更不表示兩藥等效.
哪種將「兩組差別無顯著意義」與「兩組基本等效」相同的做法是缺乏統計學依據的.⑶統計學主要用上述三種p值表示,也可以計算出確切的p值,有人用p
＜0.001,無此必要.⑷顯著性檢驗只是統計結論.判斷差別還要根據專業知識.樣所得的樣本,其統計量會與總體引數有所不同,這可能是由於兩種原因
7樓：匿名使用者
根據題意用構成比的卡方檢驗就可以計算，前提是要給出理論頻數，表裡目前未知。
8樓：匿名使用者
這個p值一般都是軟體算出的，手算很麻煩，p《0.05，就是落在了拒接域的範圍，等於0.015故拒接原假設。本來是要算出統計量，然後查表比較，麻煩故轉化為p值來判斷。
9樓：匿名使用者
統計軟體算的。這是案例討論題判斷對錯麼？
統計P值是什麼，怎麼算，統計學中的P值應該怎麼計算
p值就是概率，一般的話小於0.05就行，意思就是你所估計出來的值只有5 的可能是落在置信區間之外的，也就是說這個值越小越靠譜，一般統計學上取0.05為界，大於拒絕，小於接受 p值即為拒絕域的面積或概率。p值的計算公式是 2 1 z0 當被測假設h1為 p不等於p0時 1 z0 當被測假設h1為 p大...
統計學中的Z值怎麼算,統計學Z值是怎麼算出來的如圖
不知你的z值表是在哪一本統計學書上，標準正態分佈圖是由統計學家用微積分的方式計算出一個公式 這裡不能用公式3.0表示 然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100 如果你參考王孝玲老師編的 教育統計學 書，書後第一張表就是正態分佈表 你要知道的面積p是指 從正態分佈圖的...
統計學的P值中的P是什麼含義
不是。p值 p value 就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是 顯著的 中度顯著的...