t臨界值與統計量的關係
1樓：當代教育科技知識庫
t臨界值就是拒絕原假設的最小alpha值嘛，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分布來算t臨界值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)))
正確。兩樣本均數比較的假設檢驗(t檢驗) ho:兩個總體均數相等，即 μ1＝μ：
兩個總體均數不等，即 μ1≠μ2。 α雙側）。t=,p=。
結論：按α=水準。
其分布為已知，由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢驗方法有u-檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、f-檢驗法，秩和檢驗等。
2樓：匿名使用者
<>兩樣本均數比較的假設檢驗(t檢驗)
ho:兩個總體均數相等，即 μ1＝μ2
h1:兩個總體均數不等，即 μ1≠μ2
雙側）t=,p=
結論：按α=水準。
t分布的使用 使用分布表的時候要有置信度和自由度兩個資料，t分布給出的α是由100%減去給定的置信度後得到的。如果在90%的置信度下作出乙個估計，那麼就要查t分布表中，α=那一欄（100%-90%=。例如，在90%的置信度下，對容量為14的樣本作出乙個估計。
那麼就要從α=那一欄下找到自由度為13（n-1=14-1=13）那一行相交的數字為。
3樓：匿名使用者
這不是乙個c++的問題，而是統計演算法的。
統計學假設檢驗裡面如何確定t的臨界值
4樓：匿名使用者
t的臨界值是事先給定的乙個置信水品的分位數，這個分位數在實際計算中比較麻煩，它需要對t的密度函式積分獲得，但t的密度函式的解析積分比較麻煩，實踐中使用數值方法如辛普森方法進行數值積分。
統計學假設檢驗裡面如何確定t的臨界值
5樓：空美媛齋癸
假設檢驗。hypothesis
testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0;選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平。
進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢驗方法有u-檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗。
f-檢驗法，秩和檢驗。
等。1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0;備擇假設的符號是h1。
h0:樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差。
引起的；h1:樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=或α=。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值。
的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
6樓：藩其英嘉妍
你好！t的臨界值是事先給定的乙個置信水品的分位數，這個分位數在實際計算中比較麻煩，它需要對t的密度函式積分獲得，但t的密度函式的解析積分比較麻煩，實踐中使用數值方法如辛普森方法進行數值積分。
如果對你有幫助，望。
統計中的t值與p值在統計軟體中是怎麼計算的
p值就是拒絕原假設的來最小自alpha值嘛,把你的統計量寫出來,帶進去算出來之後,根據統計量的分布來算p值啊,我舉個例子,你比如說你算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈,如果是雙邊檢驗的話那麼你的pvalue 2 1 probnorm abs z 單邊檢驗的話,應該是1 probnorm z 具...
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