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统计学t值越大越好吗

看你要多少置信度,是单边检验还是双边检验.双边检验,置信度95%,如果t>1.96,拒绝原假设.

显著性水平越低越好

1:T 这是数理统计中的一种统计量 T统计量2:而统计量指不含未知参数的样本函数.如样本x?1,x?2,…,x?n的算术平均数(样本均值)=1n(x?1+x?2+…+x?n)就是一个统计量.从样本构造统计量,实际上是对样本所含总体的信息提炼加工;根据不同的推断要求,可以构造不同的统计量.3:为什么要构造统计量,这个主要是为了参数估计与检验,具体就相当复杂了4:最后P叫做P值是T、F等一些统计量在置信区间为α下的一种指标吧,5:总之呢,这个涉及到了描述统计学,数理统计学以及计量的很多知识6:希望你看看相关书籍 自己掌握吧

t指的是T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率.如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分.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.在相同自由度下,查t表所得t统计量值越大,其尾端概率p越小,两者是此消彼长的关系,但不是直线型负相关.

理论上来说 F值越大 通过检验的可能性就越大 F值表示回归模型的方差与残差的比值(残差就是总方差减去回归模型的方差),可以想象 F越大 表示残差越小,模拟的精度越高(从方差方面考虑).不过只要F的值大于你所需要的显著性检验的临界值 就可以了.

你要看原假设是怎么个问法,本质上就是考虑问题的角度;比如问平均体重是不是50kg,这就是双边的,它是个不等号;如果问是否小于50kg,那就是右侧检验;如果问是否大于50k个,那就是左侧检验.总之,原假设的反面是怎么样,就怎么叫.

t 这是数理统计中的一种统计量 t统计量简单地说,t值和p值都用来判断统计上是否显著的指标, 例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢?是否贷款余额没增加1个单位,不良贷款就要增加0.03个单位呢?那么可以通过计算其t值和p值来判断,经计算t=7.5,p=0.000,根据假设检验的相关知识,可以判断这个方程式有意义的.我认为,要想把它弄清楚,还是需要找本统计学原理的书看看好

T出自英语:Total 意思就是统计,总计的意思

t是T检验(小样本质量检测,在参数检验中)的统计量,f是F检验(SPSS中的方差分析有)的统计量,p是一个判断原假设是否成立的量,若p>a,接受原假设,p

里面的英文符号都是有特定含义的,你可以百度搜索.看起来比较累眼,我举个例子.int()向下取整为最接近的整数.if函数是进行判断选中区域是否满足条件,相应显示一定内容.abs函数是取整的意思.上述函数式存在嵌套,由内向外一层一层解析就好.

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