假设检验中的p值
来源:互联网 发布:闪电算法 编辑:程序博客网 时间:2024/05/15 03:09
p值是指对于该样本,在假设原假设(H0)正确时,出现现状或更差(极端)的情况的概率。
也就是说,p是已经发生的概率,如果这个概率很小,小到几乎是不可能发生,但是这件事情却已经发生了,我们就有理由怀疑原假设是不对的。
举例:
有一枚硬币:
H0:该硬币正反均匀;H1:该硬币正反不均匀;
现在进行实验,掷20次,结果9次朝上。在H0正确的情况下,正反概率都是0.5,比这个状况更极端的概率就是p,即p=P(X>=19)=P(X=19)+P(X=20)=21*0.5^20,显然这个概率太小了,但是这种有生之年难得一见的事情却发生了。默默告诉自己这并不是奇迹,只能相信H0是错的。
这个例子是单尾检验,只考虑X>=19的情况,有时候需要考虑两端,也就是双尾检验。
这里说的也不错:http://www.360doc.com/content/15/0704/22/22175932_482657194.shtml
H0:该硬币正反均匀;
H0:该硬币正反均匀;
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