決策概率p的演算法

⑴ 統計學p值的計算公式是什麼

P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以悄族P < 0.05 為有統計學差異， P<0.01 為有顯著統計學差異，P<0.001為有極其顯著的統計學差異。

P<0.05時，認為差異有統計學意義」或者「顯著性水平α=0.05」，指的是如果本研究統計推斷得到的差異有統計學意義，那麼該結果是「假陽性」的概率小於0.05。

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P值的計算：

一般地，用X 表示檢驗的統計量，當H0為真時，可由樣本數據計算出該統計量的值C，根據檢驗統計量X的具體分布，可求出P值。具體地說：

左側檢驗的P值為檢驗統計量X 小於樣本統計值C 的概率，即：P = P{ X < C}

右側檢驗的P值為檢驗統計量X 大於樣本統計值C 的概率：知運櫻P = P{ X > C}

雙側檢驗的P值為檢驗統計量X 落在樣本統計值C 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (當C位於分布曲線的右端時) 或P = 2P{ X< C} (當C 位於分布曲線的左端時) 。

若X 服從正態搭叢分布和t分布，其分布曲線是關於縱軸對稱的，故其P 值可表示為P = P{| X| > C} 。

計算出P值後，將給定的顯著性水平α與P 值比較，就可作出檢驗的結論：

如果α > P值，則在顯著性水平α下拒絕原假設。

如果α ≤ P值，則在顯著性水平α下不拒絕原假設。

在實踐中，當α = P值時，也即統計量的值C剛好等於臨界值，為慎重起見，可增加樣本容量，重新進行抽樣檢驗。

⑵ 統計學中的P值應該怎麼計算

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據P值的大小和實際問題來解決。

(2)決策概率p的演算法擴展閱讀

統計學中回歸分析的主要內容為：

1、從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。

2、對這些關系式的可信程度進行檢驗。

3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

4、利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

⑶ 數據分析中的P值怎麼計算、什麼意義

一、P值計算方法

左側檢驗P值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

右側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

雙側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

二、P值的意義

P 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。

(3)決策概率p的演算法擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析;其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

⑷ P值如何計算

P值即為拒絕域的面積或概率。

P值是最小的可以否定假設的一個值。這里需要一個握裂握原始假設。不然一個數值沒法比較，更遑論最小的否定值了。 從現在開始，注意大小寫的p概念不同的。 假設檢源滾驗，這里應該是比例檢驗（p檢驗，檢驗滿意度，這是個百分比值）

P值是最小的可以否定假設的一個值。並不是簡單相除就完了。

這個實驗應該是：「某人說，滿意度應該是80%，即p0=0.8。然後我們做了這個實驗，測試了120個人，100個滿意，20個不滿意」但是這樣我們能說滿意度是100/120=83.3%么？顯然不能，因為對於整個顧客群來說，抽樣測試的群體太小。

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）) 最後，當P值小於某個顯著參數的時候（常用0.05，標記為α，給你出題那個人段慶，可能混淆了這兩個概念）就可以否定假設。反之，則不能否定假設。

注意，這里p0是那個缺少的假設滿意度，而不是要求的P值。沒有p0就形不成假設檢驗，也就不存在。

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果P值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，P值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

⑸ 概率的計算公式是什麼

P(AB）＝P（A）P（B/A）＝P（B）P（A/B）

條件概率表示為：P（A|B），讀作「在B的條件下A的概率」。條件概率可以用決策樹進行計算。條件概率的謬論是假設 P(A|B) 大致等於 P(B|A)。

數學家John Allen Paulos 在他的姿純《數學盲》一書中指出醫生、律師以及其他受過很好教育遲瞎的非統計學家經常會犯這樣的錯誤。這種錯誤可以通過用實數而不是概率來描述數據的方法來避免。

(5)決策概率p的演算法擴展閱讀：

1、統計獨立性

當且僅當兩個隨機事件A與B滿足

P(A∩B)=P(A)P(B)

的時候，它們才是統計獨立的，這樣聯合概率可以表示為各自概率的簡單乘積。

同樣，對於兩個獨立事件A與B有跡旦咐

P(A|B)=P(A)

以及

P(B|A)=P(B)

換句話說，如果A與B是相互獨立的，那麼A在B這個前提下的條件概率就是A自身的概率；同樣，B在A的前提下的條件概率就是B自身的概率。

2、互斥性

當且僅當A與B滿足

P(A∩B)=0

且P(A)≠0，P(B)≠0

的時候，A與B是互斥的。

因此，

P(A|B)=0

P(B|A)=0

換句話說，如果B已經發生，由於A不能和B在同一場合下發生，那麼A發生的概率為零；同樣，如果A已經發生，那麼B發生的概率為零。

⑹ 概率P值怎麼求

P 值是反映某一事件發生的可能性大小，即概率。一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著。P(A)=總是介於0和1之間，從概率的統計定義可知，對任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分別表示必然事件（在一定條件下必然發生的事件）和不可能事件（在閉咐一定條件下必然不發生的事件）。

（參考資料：網路-概率）

⑺ 如何利用P值計算概率值

計算過程如下：

為理解P值的計算過程，用Z表示檢驗的統計量，ZC表示根據樣本數據計算得到的檢驗統計量值。

左側檢驗 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0

P值是當μ=μ0時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)

右側檢驗 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0

P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)

雙側檢驗 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0

P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

X^2計算如下：

統計學的英文statistics最早源於現代拉丁文Statisticum Collegium（國會）、義大利文Statista（國民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall於1749年使用，代表對國家的資料進行分析的學問，也就是「研究國家的科學」。

十九世紀，統計學在廣泛的數據以及資料中探究其意義，並且由John Sinclair引進到英語世界。

統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞里士多德時代，迄今氏李已有兩千三百多年的歷史。

它起源於研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，攜核碰統計學至少經歷了「城邦政情」、「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。

所謂「數理統計」辯談並非獨立於統計學的新學科，確切地說，它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的范疇，而是屬於數學的范疇。

⑻ 概率的計算公式

P(A)=m/n。
概率的計算公式是P(A)=m/n，(A)表示事件，m表示事件（A）發生的總數，n是總事件發生的總數。概率的計算需要具體情況具體分析，沒有一個統一的萬能公式，概率的考點分析隨機事件和概率，包括樣本空間。
隨機變數及其概率分布，包括隨機變數的概念及分類，離散型隨機變數概率分布及其性質。

⑼ 概率的計算公式

12粒圍棋子從中任取3粒的總數是C(12,3)

取到3粒的都是白子的情況是C(8,3)

C(8,3)
P=——————=14/55
C(12,3)

排列：從n個不同的元素中取m(m≤n)個元素，按照一定的順序排成一排，叫做從n個不同的元素中取m個元素的排列。

排列數：從n個不同的元素中取m(m≤n)個元素的所有排列的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的排列數，記為Anm

排列公式：A(n,m)=n*(n-1)*.....(n-m+1)

組合：從n個不同的元素中，任取m(m≤n)個元素並成一組，叫做從n個不同的元素中取m個元素的組合。

組合數：從n個不同的元素中取m(m≤n)個元素的所有組合的個數，叫做從n個不同元素中取出m個元素的組合數，記為Cnm。

組合公式：C(n,m)=A(n,m)/m!=n!/(m!*(n-m)!)

拓展資料:

概率的計算，是根據實際的條件來決定的，沒有一個統一的萬能公式。解決概率問題的關鍵，在於對具體問題的分析。然後，再考慮使用適宜的公式。

有一個公式是常用到的：P(A)=m/n。「(A)」表示事件。「m」表示事件（A）發生的總數。「n」是總事件發生的總數。