之间P值和Z检验相似
零假设
在推论统计学中,零假设(null hypothesis,又译--、原假设,符号:H0)是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设,或者是需要着重考虑的假设。 比如说,在相关性检验中,一般会取“两者之间无关联”作为零假设,而在独立性检验中,一般会取“两者之间非獨立”作为零假设。与零假设相对的是备择假设(对立假设,alternative hypothesis),即希望证明是正确的另一种可能。从数学上来看,零假设和备择假设的地位是相等的,但是在统计学的实际运用中,常常需要强调一类假设为应当或期望实现的假设。如果一个统计检验的结果拒绝零假设(结论不支持零假设),而实际上真实的情况属于零假设,那么称这个检验犯了第一类错误。反之,如果检验结果支持零假设,而实际上真实的情况属于备择假设,那么称这个检验犯了第二类错误。通常的做法是,在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候(即显著性差异值或α值),尽量减少第二类错误出现的概率。.
正态分布
常態分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在统计学上十分重要,經常用在自然和社会科学來代表一個不明的隨機變量。 若隨機變量X服從一個位置參數為\mu、尺度參數為\sigma的常態分布,記為: 則其機率密度函數為 常態分布的數學期望值或期望值\mu等於位置參數,決定了分布的位置;其方差\sigma^2的開平方或標準差\sigma等於尺度參數,決定了分布的幅度。 常態分布的機率密度函數曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線(类似于寺庙里的大钟,因此得名)。我們通常所說的標準常態分布是位置參數\mu.
上面的列表回答下列问题
- 什么P值和Z检验的共同点。
- 什么是P值和Z检验之间的相似性
P值和Z检验之间的比较
P值有9个关系,而Z检验有6个。由于它们的共同之处2,杰卡德指数为13.33% = 2 / (9 + 6)。
参考
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