P-value个人理解

最近见到p-value的频率有点高，之前也看到很多次了，基本当时懂了过几天就忘记了，整理下。

P值定义[from：百度百科]

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。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， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001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机率。

P值解释[from：百度百科]

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

P值的使用实例

实验考察一枚硬币是否均已。：

P：硬币是均匀的。

Q：在100次投掷中，得到90次正面，10次反面。

先说我们想证明什么？显然想证明硬币不均匀，把想证明的当作Ha，想证明的反面当作h0

在h0情况下得到Q（或者比Q更极端）的概率就是p-values，显然p-value越小，说明h0越“不靠谱”，也就是其反面ha（这里就是硬币不均匀）“相对更靠谱”。

所以p-value检验。思路上更类似“反证法”，但是不是严格逻辑反证，而是概率层面上的反证。通过假设出我们需要证明目标反面的情况。然后从情况推导出"出现最终观察现象"的概率非常低（5%）。就认为我们假设出的那个“证明目标反面的情况”不靠谱。从而证明“证明目标”是ok的。

参考：

标签归档：P-value：http://cos.name/tag/p-value/

P-Value P值的含义：http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/06/14/2080278.html

假设检验中的P值：http://baike.baidu.com/item/%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C%E4%B8%AD%E7%9A%84P%E5%80%BC

P-value个人理解相关推荐

通用解题法——回溯算法（理解+练习）
积累算法经验,积累解题方法--回溯算法,你必须要掌握的解题方法! 什么是回溯算法呢? 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就&quo ...
stream流对象的理解及使用
我的理解:用stream流式处理数据,将数据用一个一个方法去 . (点,即调用) 得到新的数据结果,可以一步达成. 有多种方式生成 Stream Source: 从 Collection 和数组 Co ...
Linux shell 学习笔记（11）— 理解输入和输出（标准输入、输出、错误以及临时重定向和永久重定向）
1. 理解输入和输出 1.1 标准文件描述符 Linux 系统将每个对象当作文件处理.这包括输入和输出进程.Linux 用文件描述符(file descriptor)来标识每个文件对象.文件描述符是一 ...
java局部变量全局变量,实例变量的理解
java局部变量全局变量,实例变量的理解局部变量可以理解为写在方法中的变量. public class Variable {//类变量static String name = "小明&q ...
智能文档理解:通用文档预训练模型
预训练模型到底是什么,它是如何被应用在产品里,未来又有哪些机会和挑战? 预训练模型把迁移学习很好地用起来了,让我们感到眼前一亮.这和小孩子读书一样,一开始语文.数学.化学都学,读书.网上游戏等,在脑子 ...
熵,交叉熵,散度理解较为清晰
20210511 https://blog.csdn.net/qq_35455503/article/details/105714287 交叉熵和散度自己给自己编码肯定是最小的其他的编码都会比这个 ...
mapreduce理解_大数据
map:对不同的数据进行同种操作 reduce:按keys 把数据规约到一起看这篇文章请出去跑两圈,然后泡一壶茶,边喝茶,边看,看完你就对hadoop 与MapReduce的整体有所了解了. [前言 ...
文件句柄和文件描述符的区别和理解指针
句柄是Windows用来标识被应用程序所建立或使用的对象的唯一整数,Windows使用各种各样的句柄标识诸如应用程序实例,窗口,控制,位图,GDI对象等等.Windows句柄有点象C语言中的文件句柄. ...
通俗理解条件熵-数学
就是决策树里面选划分属性用到的计算条件熵越小表示划分之后各个集合越纯净前面我们总结了信息熵的概念通俗理解信息熵 - 知乎专栏,这次我们来理解一下条件熵. 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可 ...
通俗理解tf.nn.conv2d() tf.nn.conv3d( )参数的含义 pytorhc 卷积
20210609 例如(3,3,(3,7,7))表示的是输入图像的通道数是3,输出图像的通道数是3,(3,7,7)表示过滤器每次处理3帧图像,卷积核的大小是3 x 7 x 7. https://blo ...

P-value个人理解

P值解释[from：百度百科]

P-value个人理解相关推荐

最新文章

热门文章