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P-value是什么意思? 如何用Minitab计算P-value值? Probability value test
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P-value是什么意思? 如何用计算P-value值? Probability value test
P-value是什么意思?&&Probability value的简称，假定值、假设机率，假设是推断统计中的一项重要内容，是用于判断原始假设是否正确的重要证据。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P & 0.05 为显著， P &0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由误差所致的概率小于0.05 或0.01。P & 0.05表示不显著，或者说没有差异，判断正态的时候，也是P & 0.05。
P值的意义：P值不是给定样本结果时原假设为真的概率，而是给定原假设为真时样本结果出现的概率。
1. P值一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2. 拒绝原假设的最小显著性水平。
3. 观察到的(实例的) 显著性水平。
4. 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
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為何p&=0.05要reject H0
因為一般α訂0.05表示可容忍的型一誤差，即可容忍的出錯機率，而p值是指我們下決策時出錯的機率
故p&=0.05 (α)，則表示我們出錯的機率小於當初所設定的α值，故可放心的下reject H0的決策。
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实际在使用Minitab的时候，会经常碰到这个值，如果您在使用过程中碰到问题或者疑问，欢迎发帖交流。
实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。P & 0.01 的差异比P & 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr & F，也可写成Pr( &F)，P = P{ F0.05 & F}或P = P{ F0.01 & F}。
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Powered byWhat is a probability plot? - Minitab
A probability plot is graph that you can use to evaluate the fit of a distribution to your data, estimate percentiles, and compare different sample distributions. A probability plot does the following:
Creates an estimated cumulative distribution function (cdf) from your sample by plotting the value of each observation against its estimated cumulative probability. The scales are transformed so that the fitted distribution forms a straight line. A good distribution fit is one where the observations are near the fitted line.
Displays the approximate 95% confidence intervals for the percentiles. These confidence intervals are point-wise, meaning that they are calculated separately for each point on the fitted distribution without controlling for family-wise error. Thus, if you use them to estimate more than one parameter per sample, your chance of making a type I error is greater than your chosen alpha level.
Displays a table with distribution parameter estimates along with the Anderson-Darling statistic and p-value to help you evaluate the distribution fit to your data.
TipIf you hold the pointer on a plotted point, Minitab displays the row number and x- and y-values for the point. If you hold the pointer on the fitted line or confidence intervals, Minitab displays values for multiple fitted percentiles and associated confidence bounds.
A probability plot serves a similar function as an empirical CDF plot. An advantage of a probability plot is that you can judge the distribution fit by viewing how the points fall about the line.
Example of a probability plotA manager at a fast food restaurant would like to know the percentage of customers who have to wait the target time of 4 minutes or less for their food. The manager records the wait times for 15 customers and plots them.
This probability plot reveals the following:
The data points approximately follow the straight line, the p-value is greater than 0.05, and the Anderson-Darling statistic is low. Therefore, the normal distribution appears to fit the sample data fairly well, and the manager can use the fitted line to estimate percentiles. If the normal distribution is not a good fit for the data, Minitab provides other choices.
The mean wait time is 3.573; the standard deviation is 0.5700.
It seems that about 80% of the data fall below 4.0. The manager can hold the pointer over one of the lines to get exact numbers, or add a percentile line at 4 minutes.
The preceding plot shows observations from only one restaurant. The manager could also display and compare data for several restaurants on the same probability plot.
NoteThe normal probability plot available through Graph & Probability Plot is not the same as the normal probability plot of the effects in a DOE analysis.
The DOE plot shows the statistical significance and magnitude of standardized effects. Points farther from the line denote a more significant effect.
The Graph plot assesses how closely the data follow a normal distribution.
Englishfran?aisDeutschportuguêsespa?ol日本語???中文（简体）By using this site you agree to the use of cookies for analytics and personalized content.&&【图文】Minitab教程1001_百度文库
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