无数人误解的P值:统计上显著不代表一定正确

如果该结果的p值小于0.05,那我们就说我们达到了统计显著水平,可以推翻原假设(“读这本书什么用都没有”)而支持对立假设(“这本书让你的统计学能力变得更好”)。p值告诉我们的是,如果原假设成立,则我们如果要进行100次检验,就该预期读过这本书的人和没读过的人相比,获得和这次测验差不多的成绩的次数不超过...

数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

P值是在假定原假设正确的条件下,检验统计量取样本统计量或沿备择假设方向趋于更为极端值的概率。利用p值进行假设检验的准则是:将p值与事先确定的显著性水平α进行比较,若p值小于α,说明小概率事件发生,则拒绝原假设;若p值大于等于α,则不能拒绝原假设。(4)两类错误(图86)图86在假设检验中,犯第I类...

【统计学&机器学习】假设检验的集成方法讨论

因此,我们这里利用ACAT方法1来组合有相依性的p值。图1集成检验框架3.关于效应同方向问题的集成检验方法方法需要为问题服务。在论文中,我们讨论了几个集成方法可以发挥作用的检验问题。这里我们主要介绍效应同方向问题。具体地,记为(广义)线性模型中的回归系数向量,我们检验的原假设为,备择假设为且所...

知识产权证券化利差定价的影响因素研究

2.假设检验为了进一步验证拟合的回归模型的可靠程度,还需要对其进行进一步验证。逐步回归已经消除了多重共线性的影响,还需要对误差项的独立性和同方差性基本假设进行验证。一是异方差性。对逐步回归模型的残差进行怀特检验,得到的结果如表4所示,怀特检验的P值小于0.05,拒绝同方差的原假设,可见模型的误差项存在异方差...

九成以上研究者或无法正确理解p值

声明明确指出了p值的含义、使用规范及其局限——p值不可表示原假设成立的概率;不应仅依靠p值得出研究结果;应完整报告p值及其实验条件、不应选择性报告p值;p值不可表示研究效应的大小或重要性;p值本身不可用以评判假设或模型的好坏。但除了这些和p值所依赖的原假设检验原理直接相关的局限外,还有一个可能更为...

使用student’s T检验的未必是学生

假设检验是用反证法来证明某一假设是否成立的方法,其思路为:1)假定这个假设H0是成立的,并构造出一个服从某一分布F(X)的统计量X(X～F(X));2)计算服从分布F(X)的随机变量x大于(或小于)统计量X的概率P(或者P),这一概率值记为p-value;3)选定一个显著性水平alpha,如果p-valuealpha,则认为原来的假设...

卡方检验在实际工作中的应用 | 人人都是产品经理

答案是:卡方检验。为什么用卡方检验?定义是什么?卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,主要在分类数据资料统计推断中应用,如两个或多个率/构成比之间的比较以及分类资料的相关分析等。

Google 科学家最新整理,给新手推荐的十篇最佳数据科学文章

如果你认为「坐着还是站着」是标签,那就再想想吧!这就是您用来创建集群的方法(模型)。在无监督的学习中,标签更为乏味:比如「第1组和第2组」或「A或B」或「0或1」。它们只是表示群体成员,没有额外的人类可解释(或诗意)的含义。无监督学习的标签只表示集群成员。他们没有更高的人类可解释的意...