[图解DS基础概念]Critical value,Alpha,Z-score,P-value 关系
发布网友
发布时间：2022-12-26 16:39
共1个回答
热心网友
时间：2023-10-16 10:24
参考
critical value 临界值
＋－1.96 叫 critical value 临界值，是拒绝域的边界：
例如某个实验中计算出 z score ＝ 2.6 ， 那就用 2.6 与 ＋－1.96 去比较，看它是否在拒绝域。
如果在，我们就要拒绝假设。
alpha 是拒绝域边界外尾巴处的面积
置信度为 0.95，即有 95% 的可能性总体平均值会落在两个临界值之间。
此时 alpha ＝ 0.05。
P－value 是用来显示试验结果的 z score 的显著性如何：
p－value 的大小就是 大于 2.6 的面积：
另外此处也可以写成 p < 0.025:
这个过程，可以用小概率事件来理解，在原假设下，如果它是正确的，就认为不会发生小概率事件。那么如果实际上，小概率事件发生了，就只好认为是原假设不对了。
小结一下，就是我们设计的实验，可以接受的误差概率为 alpha，根据这个值可以算出两个边界值，实际试验样本计算出的 z score 如果在两个边界的外面，那么它对应的 p－value 就小于 alpha，可以看成是小概率事件发生了，此时就可以认为原假设不对。
更细致的解释可以 看这里 。
历史技术博文链接汇总
我是 不会停的蜗牛 Alice
85后全职主妇
喜欢人工智能，行动派
创造力，思考力，学习力提升*进行中
欢迎您的喜欢，关注和评论！
