统计学中F值、P值、a值都是怎么确定的啊？

Posted 2023-04-04

参考技术A 回归分析中：
F值是检验线性关系，一般越到越好
P值是概率值，显示参数估计的精准度，一般小于0.1均可，越小越好
a值你讲的可能是截距吧，也是看他对应的P值或T值。本回答被提问者采纳

p值大于0.05接受还是拒绝?

P值大于0.05表示接受。

P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。

P值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。P值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

p值总体思路：

1、做出H0，H1这对互斥的假设，计算出H0为真时的期望值，统计出实际的观测值，通过期望值和观测值求得chi-square（卡方），再通过卡方查表，得到p值。

2、根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。

参考技术A

P值大于0.05表示接受。

p值的计算流程：计算chi-suqare、计算自由度、查卡方分布表。

总体思路是：

1、做出H0，H1这对互斥的假设，计算出H0为真时的期望值，统计出实际的观测值，通过期望值和观测值求得chi-square（卡方），再通过卡方查表，得到p值。

2、根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。

p值的用处：

p值可通过计算chi-square后查询卡方分布表得出，用于判断H0假设是否成立的依据。

为什么小于0.05就很重要？大部分时候，我们假设错误拒绝H0的概率为0.05，所以如果p值小于0.05，说明错误拒绝H0的概率很低，则我们有理由相信H0本身就是错误的，而非检验错误导致。

大部分时候p-value用于检验独立变量与输入变量的关系，H0假设通常为假设两者没有关系，所以若p值小于0.05，则可以推翻H0（两者没有关系），推出H1（两者有关系）。

很重要是什么意思？当p值小于0.05时，我们就说这个独立变量重要（significant），因为这个独立变量与输出结果有关系。