知道z值怎么算p值,统计学中z值的含义

知道z值怎么算p值,统计学中z值的含义

所得p值为0.056，非常接近正态性假设下的p值0.066。 R的boot扩展包的boot()函数也支持重新排列样本。 上述程序使用boot::boot()来计算：set.seed(1)stat<-function(da,ind){n1<-10n2<-pvalueis0.2206。 如果我们使用α=0.05的显着性水平，我们将无法拒绝假设检验的零假设，因为p值不小于0.05。 右尾检验假设我们想要在右尾假设检验中找到

⊙﹏⊙‖∣° 1.根据α=0.05，计算两侧的z值：NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985单侧：NORMSINV(1-0.05)=1.6448536272。根据z(1.96)值，计算两侧的p值：例如：p=(1-NORMSDIST(1.96)） ）我知道，求Z的P值用pnorm()函数，求P的Z值用qnorm()函数。具体请看函数说明。

[双边]Pvalue=(1-NORMSDIST(Zvalue))*2，例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05[单边]Pvalue=1-NORMSDIST(Zvalue)，例如1 -NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025注意，如果Z值为负，则应为=NORMSDIST(1.96)is0.975=NORMSDIST(2.576)is0.995。另一方面，Excel还提供了概率函数来计算Z值。 -

ifyouhaveArdreadcalcalcaluue，youcandectycalculateTheThueAcorcordingTothEflollowingFormula，毫无lookingupthetable：[[dotsides]pvalue=（1-normsdist（zvalue））*2ue=1-NormsdzvalueisastandardardizedScore， 它代表观察值与总体平均值之间的差异。 具体来说，z值等于观测值减去总体平均值，然后除以总体标准差。 p值表示给定假设下观察到的数据的出现情况。

从scipy.stats导入normz=1.96p_value=1-norm.cdf(z)p_value进行统计计算p-value，方法类似：导入scipyt=1.96df=100p_value=1-scipy.stats.t.cdf(t,[双边]Pvalue=(1-NORMSDIST( Z值))*2,例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05。 [单边]P值=1-NORMSDIST(Z值)