假设检验-显著性水平
显著性水平 α
「显著性水平」表示因为拒绝「原假设」而犯错误的概率
显著性水平0.05,代表原假设成立时,100次抽样有95次接受原假设,有5次错误否定原假设。
显著性水平0.01代表原假设成立时,100次抽样有99次接受原假设,有1次错误否定原假设。
α通常取0.05或0.01。这表明,当作出接受原假设的决定时,其正确的可能性(概率)为95%或99%。即,显著性水平越小越容易接受原假设。
p值(p-value)
若p值小于α,则拒绝原假设。若p值大于α,不显著,则无法拒绝原假设。
假设检验-显著性水平相关推荐
- 原假设“截距为0”双侧检验P值是多少_参数假设检验
☞☞☞[样本均数比较最全总结] 置信概率可以用来评估区间估计的什么性能? 当然是可靠性了,P值反映的是显著性. 有了参数估计,就会有对应的假设检验:知识结构如下: 01. 知识准备 假设检验显著性水平 ...
- 统计计量 | 实证研究中常犯的18个统计学错误, 避坑防雷指南!
来源:知乎 本文约2500字,建议阅读5分钟 本文为你介绍统计学中18个常见错误. 1 变量之间关系可以分为两类 函数关系:反映了事务之间某种确定性关系: 相关关系:两个变量之间存在某种依存关系,但二 ...
- 统计学常犯的18个错误,请务必跳过这些坑!
来源:知乎 本文约为2400字,建议阅读6分钟 本文总结统计学中经常犯的错误,知道这些常识,可以在与别人"嘴炮"时更具专业性. 1. 变量之间关系可以分为两类: 函数关系:反映了事 ...
- 常犯的18个统计学错误, 避坑防雷指南!
来源:知乎 转自:数据分析(ID : ecshujufenxi) 1 变量之间关系可以分为两类 函数关系:反映了事务之间某种确定性关系: 相关关系:两个变量之间存在某种依存关系,但二者并不是一一对应的 ...
- 18 个常犯的统计学错误,建议收藏!
Source: 知乎,作者:求知鸟 给大家分享 18 个统计学中易混淆概念,了解清楚避免犯错. 1变量之间关系可以分为两类 函数关系:反映了事务之间某种确定性关系: 相关关系:两个变量之间存在某种依存 ...
- 【考研数学】数一-数学概念anki卡片合集-547张-23000字-22电子科大考研上岸整理
样本空间的定义 定义:一切基本事件的集合 样本空间的表示方法 记做Ω 事件的表示方式 表示方式:字母A,B,C- 随机事件与样本空间的关系 随机事件可视为样本空间的子集 事件A发生的含义 事件A发生 ...
- 概率论常见面试问题总结,含答案
0. 写在前面 总导航在此 这些问题是我备考概率论过程中,详细总结的常见面试问题和答案.逐个搜索并记录下来,花了很大的精力! 目录 0. 写在前面 1. 变量和随机变量的区别? 2. 随机变量和概率分 ...
- 数据分析之AB testing实战(附Python代码)
大家如果对文章中的数据有需求,请关注公众号:[数据分析与统计学之美],回复关键词:[ab测试]! 目录 1.增长黑客 1)前言 2)运用分析指标框架,驱动互联网产品和运营 3)增 ...
- 统计学常犯错误TOP榜,避坑防雷指南!
1. 变量之间关系可以分为两类: 函数关系:反映了事务之间某种确定性关系 相关关系:两个变量之间存在某种依存关系,但二者并不是一一对应的:反映了事务间不完全确定关系: 2. 为什么要对相关系数进行显著 ...
最新文章
- java 创建对象的init_Java的对象实例是什么时候被创建
- 个人电脑装tesla v100 需要注意的事项
- LDD3源码分析之字符设备驱动程序
- 前端代码(移动端app, vue 源代码)打包方法
- [JBoss] - 环境搭建
- 使用动态内表——ALV输出
- 十点总结,为何 Linux 如此深得人心
- 自定义相册、九宫格显示图片
- LINUX 文件夹打包
- TensorFlow by Google #10使用 NLP 构建讽刺分类器 Using NLP to build a sarcasm classifier
- Siemens 软件下载
- scratch优秀案例-中国风-西游记故事系列之孙悟空为何大战白骨精
- Python 字符串 .format 方法详解
- DBCO-PEG4-SUE DBCO-PEG4-蔗糖
- salt同步配置文件
- Windows系统图片不显示缩略图如何解决
- 企业级无线渗透之PEAP
- C语言学习2:Hello World!详解
- 解决单元测试时报Could not instantiate问题
- CNdeepdive 安装报错:deepdive Failed connect to raw.githubusercontent.com:443; Connection refused
热门文章
- RootKit.Win32.RESSDT.o/Trojan-Downloader.Win32.Agent.mjp 的一点分析
- Unity相机跟随游戏角色移动旋转(第三人称为主)
- 创新型数码管理软件系统
- python英雄对战代码_用 Python 分析了 1982 场英雄联盟数据,开局前预测游戏对局胜负!...
- pytorch contiguous的使用
- CFI与物理层峰值速率的关系
- CSS中overflow属性介绍
- 2019最佳弹窗/弹出框设计20例【附教程】
- android vold 分析,vold流程分析
- jello框架V1.6用户手册