决策概率p的算法

⑴ 统计学p值的计算公式是什么

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以悄族P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显着统计学差异，P<0.001为有极其显着的统计学差异。

P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显着性水平α=0.05”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于0.05。

(1)决策概率p的算法扩展阅读：

P值的计算：

一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：

左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}

右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：知运樱P = P{ X > C}

双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。

若X 服从正态搭丛分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。

计算出P值后，将给定的显着性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：

如果α > P值，则在显着性水平α下拒绝原假设。

如果α ≤ P值，则在显着性水平α下不拒绝原假设。

在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。

⑵ 统计学中的P值应该怎么计算

P值的计算公式是

=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；

=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；

=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；

总之，P值越小，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”需要根据P值的大小和实际问题来解决。

(2)决策概率p的算法扩展阅读

统计学中回归分析的主要内容为：

1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

2、对这些关系式的可信程度进行检验。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显着的，哪些自变量的影响是不显着的，将影响显着的自变量加入模型中，而剔除影响不显着的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

⑶ 数据分析中的P值怎么计算、什么意义

一、P值计算方法

左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显着， P <0.01 为非常显着，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

(3)决策概率p的算法扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

⑷ P值如何计算

P值即为拒绝域的面积或概率。

P值是最小的可以否定假设的一个值。这里需要一个握裂握原始假设。不然一个数值没法比较，更遑论最小的否定值了。 从现在开始，注意大小写的p概念不同的。 假设检源滚验，这里应该是比例检验（p检验，检验满意度，这是个百分比值）

P值是最小的可以否定假设的一个值。并不是简单相除就完了。

这个实验应该是：“某人说，满意度应该是80%，即p0=0.8。然后我们做了这个实验，测试了120个人，100个满意，20个不满意”但是这样我们能说满意度是100/120=83.3%么？显然不能，因为对于整个顾客群来说，抽样测试的群体太小。

P值的计算公式是

=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；

=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；

=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）) 最后，当P值小于某个显着参数的时候（常用0.05，标记为α，给你出题那个人段庆，可能混淆了这两个概念）就可以否定假设。反之，则不能否定假设。

注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的P值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在。

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

总之，P值越小，表明结果越显着。但是检验的结果究竟是“显着的”、“中度显着的”还是“高度显着的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

⑸ 概率的计算公式是什么

P(AB）＝P（A）P（B/A）＝P（B）P（A/B）

条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设 P(A|B) 大致等于 P(B|A)。

数学家John Allen Paulos 在他的姿纯《数学盲》一书中指出医生、律师以及其他受过很好教育迟瞎的非统计学家经常会犯这样的错误。这种错误可以通过用实数而不是概率来描述数据的方法来避免。

(5)决策概率p的算法扩展阅读：

1、统计独立性

当且仅当两个随机事件A与B满足

P(A∩B)=P(A)P(B)

的时候，它们才是统计独立的，这样联合概率可以表示为各自概率的简单乘积。

同样，对于两个独立事件A与B有迹旦咐

P(A|B)=P(A)

以及

P(B|A)=P(B)

换句话说，如果A与B是相互独立的，那么A在B这个前提下的条件概率就是A自身的概率；同样，B在A的前提下的条件概率就是B自身的概率。

2、互斥性

当且仅当A与B满足

P(A∩B)=0

且P(A)≠0，P(B)≠0

的时候，A与B是互斥的。

因此，

P(A|B)=0

P(B|A)=0

换句话说，如果B已经发生，由于A不能和B在同一场合下发生，那么A发生的概率为零；同样，如果A已经发生，那么B发生的概率为零。

⑹ 概率P值怎么求

P 值是反映某一事件发生的可能性大小，即概率。一般以P < 0.05 为显着， P <0.01 为非常显着。P(A)=总是介于0和1之间，从概率的统计定义可知，对任意事件A，皆有0≤P(A)≤1，P(Ω)=1，P(Φ)=0。其中Ω、Φ分别表示必然事件（在一定条件下必然发生的事件）和不可能事件（在闭咐一定条件下必然不发生的事件）。

（参考资料：网络-概率）

⑺ 如何利用P值计算概率值

计算过程如下：

为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。

左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)

右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)

双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

X^2计算如下：

统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。

十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今氏李已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，携核碰统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”辩谈并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

⑻ 概率的计算公式

P(A)=m/n。
概率的计算公式是P(A)=m/n，(A)表示事件，m表示事件（A）发生的总数，n是总事件发生的总数。概率的计算需要具体情况具体分析，没有一个统一的万能公式，概率的考点分析随机事件和概率，包括样本空间。
随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类，离散型随机变量概率分布及其性质。

⑼ 概率的计算公式

12粒围棋子从中任取3粒的总数是C(12,3)

取到3粒的都是白子的情况是C(8,3)

C(8,3)
P=——————=14/55
C(12,3)

排列：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素，按照一定的顺序排成一排，叫做从n个不同的元素中取m个元素的排列。

排列数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，记为Anm

排列公式：A(n,m)=n*(n-1)*.....(n-m+1)

组合：从n个不同的元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同的元素中取m个元素的组合。

组合数：从n个不同的元素中取m(m≤n)个元素的所有组合的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的组合数，记为Cnm。

组合公式：C(n,m)=A(n,m)/m!=n!/(m!*(n-m)!)

拓展资料:

概率的计算，是根据实际的条件来决定的，没有一个统一的万能公式。解决概率问题的关键，在于对具体问题的分析。然后，再考虑使用适宜的公式。

有一个公式是常用到的：P(A)=m/n。“(A)”表示事件。“m”表示事件（A）发生的总数。“n”是总事件发生的总数。