Mis vahe on t-väärtusel ja p-väärtusel?


Vastus 1:
  1. p-väärtus (tõenäosusväärtus) on kvantitatiivne mõõde statistilise hüpoteesi testimise tulemuse esitamiseks. Antud uuringu puhul aitab see mõõdetud tulemuse (või äärmuslikuma) tõenäosuse mõõtmist, eeldades, et nullhüpotees (H0) on õige, tuginedes olulisuse tasemele [tavaliselt kasutatakse alfa väärtusi = (0,05, 0,01, 0,001)] . (p
skipi impordistatistikast impordi numpy kui np import matplotlib.pyplot kui plt np.random.seed (0) rvs1 = stats.norm.rvs (loc = 5, skaala = 10, suurus = 1000) rvs2 = stats.norm.rvs ( loc = 5, skaala = 10, suurus = 1000) plt.hist (rvs1, tihedus = tõene, histüüp = 'astmeliselt täidetud', alfa = 0,7) plt.hist (rvs2, tihedus = tõsi, histüüp = 'astmeliselt täidetud', alfa = 0.7) # "Nullhüpoteesi" seadmine: normaaljaotustel pole sarnaseid keskkondi stats.ttest_ind (rvs1, rvs2) # Väljund Ttest_indResult (statistika = -1,3458875936027876, pvalue = 0,17849146353581755)

Viited:

  1. P väärtused (arvutatud tõenäosus) ja hüpotees TestingSciPy v1.1.0 Reference GuideT-TestT Test (Student's T-Test): definitsioon ja näitedT-testide tüübid

Vastus 2:

T-väärtus on suhteline vea erinevus vastupidiselt nullhüpoteesile.

P-väärtus on mõõtmise statistiline olulisus statistiliste tõendite osa õigsuses.

P-väärtust saab kajastada Gaussi normaliseerimisväärtuste mõõtmisega, mis moodustab kraadide hulga, milleni Gaussi graafi k-tegur on.


Vastus 3:

T-väärtus on suhteline vea erinevus vastupidiselt nullhüpoteesile.

P-väärtus on mõõtmise statistiline olulisus statistiliste tõendite osa õigsuses.

P-väärtust saab kajastada Gaussi normaliseerimisväärtuste mõõtmisega, mis moodustab kraadide hulga, milleni Gaussi graafi k-tegur on.