原假设(假设检验p值为什么是拒绝原假设的最低显著性水平)

原假设，假设检验p值为什么是拒绝原假设的最低显著性水平？

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值，比如算出来p值是10%，说的就是，你如果以此为界拒绝原假设的话，那么有10%的可能性要犯错误，就是说本来原假设对，但是你却给拒绝了。

所以说p值越大，拒绝原假设的理由越不充分，有时候p值算出来接近0，就说明，你以这个数为界，如果拒绝原假设，那么你不可能犯错误，就说明你这个数字非常不符合原假设。是不是很绕啊？！

什么是Wilks统计量？

Wilks统计量:设简单随机样本 X

1 , L , X n 取自具有密度函数(或分布列)的总体,总体分布 族为 F = { p( x;θ ) : θ ∈ Θ} .又参数空间 Θ = Θ0 U Θ1 , Θ0 I Θ1 = 为有限维欧氏空间 当原假设为真时, 的子集.对假设检验问题 H 0 : θ ∈ Θ 0 v.s. H1 : θ ∈ Θ1 ,在分布族满足一定正则性条件下, 2log λ ( X ) → D χ

2 (k ), (k = dim(Θ) dim(Θ0 )) , % 其中, λ ( X ) 为似然比检验统计量.

假设检验t值如何计算？

1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。

什么是预测效应检验？

仅当模型中包含固定效应时，“效应检验”报表才显示。给定效应的效应检验用来检验以下原假设：与该效应关联的所有参数均为零。对于单个连续解释变量，一个效应可能只有一个参数。在这种情况下，该检验等价于“参数估计值”报表中该项的 t 检验。根据名义型或有序型效应的水平数，此类效应可有若干关联参数。此类效应的效应检验用于检验所有关联参数是否均为零。

请注意以下事项：

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对于项涉及线性相依性的效应，会尽量执行效应检验。详细信息，请参见模型项之间具有线性相依性的模型。

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参数化和奇异性处理不同于 SAS GLM 过程。有关参数化和奇异性处理的详细信息，请参见因子模型。

“效应检验”报表包含以下列：

源

模型中的效应。

参数数目

与效应关联的参数数目。连续效应有一个参数。名义型或有序型效应的参数个数为其水平数减 1。一个交叉效应的参数个数是每个单独效应的参数个数的乘积。

自由度

效应检验的自由度。通常，“参数数目”和“自由度”是相同的。若预测变量间存在线性相依性，这两个值可能不同。在这种情况下，“自由度”可能小于“参数数目”，指示至少有一个与效应关联的参数无法检验。只要“自由度”小于“参数数目”，注释“损失自由度”即显示在报表中该行的右侧。若存在误差自由度，则会执行该检验。详细信息，请参见“效应检验”报表。

平方和

效应为零假设下的平方和。

F 比

用于检验效应为零的 F 统计量。F 比是效应均方与误差均方之比。效应均方是效应平方和除以效应自由度的结果。

概率>F

效应检验的 p 值。

均方

效应均方，它是效应平方和除以效应自由度的结果

统计学假设检验怎么设h0和h1？

一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理。统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。

假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。