假设检验,alpha,p值 通俗易懂的的理解。
2017-09-14 11:05
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假设检验:
一般原假设H0 :表是为 XXX和YYYY无显著差异,H1,是有显著差异。
如果我们定义alpha的值是0.05.意味着我们接受H0是真的但是我们却认为他是假的的概率。
这里你想想,这个值必须小啊。如果这个值很大 比如你选择0.5意味着H0为真但是你有一般的概率都把他任务是假的了,那就没有任何意义了.
那么继续。
我们在假设检验的过程中,会计算一个p值,计算出来之后 p <0.05 了,会发现本来你能接受的小概率是0.05 这些好了,出现在了一个样本,居然的概率小于0.05,这么小的
小概率事件都发生了,你说诡不诡异,你说我能接受原假设吗?当然不能,于是拒绝。
一般原假设H0 :表是为 XXX和YYYY无显著差异,H1,是有显著差异。
如果我们定义alpha的值是0.05.意味着我们接受H0是真的但是我们却认为他是假的的概率。
这里你想想,这个值必须小啊。如果这个值很大 比如你选择0.5意味着H0为真但是你有一般的概率都把他任务是假的了,那就没有任何意义了.
那么继续。
我们在假设检验的过程中,会计算一个p值,计算出来之后 p <0.05 了,会发现本来你能接受的小概率是0.05 这些好了,出现在了一个样本,居然的概率小于0.05,这么小的
小概率事件都发生了,你说诡不诡异,你说我能接受原假设吗?当然不能,于是拒绝。
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