1樓：匿名使用者
u分布是標準正態分佈，是以0為平均值，以1為標準差的正態分佈。z分布是正態分佈，是以μ為平均值，以σ為標準差的正態分佈。對於z分布中的所有變數x，轉換為(x-μ)/σ時，其服從u分布。
u檢驗是已知乙個正態總體的方差б1，用給定的一組樣本x1、x2，…，xn,檢驗總體均值μ2是否等於已知常數μ1的統計檢驗法。u檢驗可用於樣本均數與總體均數的比較以及兩樣本均數的比較, 要求樣本來自正態分佈總體。但在實用時，只要樣本例數n較大，或n小但總體標準差σ已知時，就可應用u檢驗；
醫學統計學中test value是什麼意思
2樓：匿名使用者
test value 詞典結果 test value [計] 測試值;醫學統計學中test value是什麼意思
統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
3樓：不是苦瓜是什麼
1、t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（n<30），總體標準
差σ未知的正態分佈資料。
計算：t的檢驗是雙側檢驗，只要t值的絕對值大於臨界值就是不拒絕原假設。
2、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。
計算：概率定義為：p(a)=m/n，其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件a包含的試驗基本結果數。
統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關係的科學。它是通過蒐集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方**科學。由於統計學的定量研究具有客觀、準確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。
4樓：匿名使用者
簡單地說，t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標， 例如不良貸款y對貸款餘額的估計方程x的回歸估計方程為:y=-0.8+0.
03x,那麼這個方程的係數0.03是否在統計上有意義呢？是否貸款餘額沒增加1個單位，不良貸款就要增加0.
03個單位呢？那麼可以通過計算其t值和p值來判斷，經計算t=7.5,p=0.
000，根據假設檢驗的相關知識，可以判斷這個方程式有意義的。
我認為，要想把它弄清楚，還是需要找本統計學原理的書看看好
5樓：東哥
,t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標。
p值就是拒絕原假設的最小alpha值嘛，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分布來算p值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));
單邊檢驗的話，應該是1-probnorm(z);
具體問題具體分析，不同的檢驗方法求p值方法也不一樣，統計的書上肯定都有；t值計算方法相似。
6樓：匿名使用者
統計學中t值p值是什麼意思，怎麼計算統計學中的批直系踢值他的統計表去計算。
7樓：甲殼蟲知道多
最通俗的來講，p值代表原假設成立的概率，所以p值越小代表原假設越不成立，所以可以拒絕原假設。一般p值小於等於5%就可以視為原假設大概率不成立了。
8樓：忽悠村——村長
1：t 這是數理統計中的一種統計量 t統計量
2:而統計量指不含未知引數的樣本函式。如樣本x
9樓：匿名使用者
正態分佈中的引數
p=正態分佈函式（）
t是其逆函式
如p(0)=0.5
卡西歐計算器上就有這功能
生物統計學hr是什麼意思
10樓：啥呢
風險比（hazard ratio,hr）［hr=暴露組的風險函式h1(t)/非暴露組的風險函式h2(t),t指在相同的時間點上］。而風險函式指危險率函式、條件死亡率、瞬時死亡率。cox比例風險模型可以得到hr。
資料的型別通常是臨床**性研究，也可以是流行病學的佇列觀察性研究。
風險比和危害比。
1、多數認為hr與rr意思一樣，但hr有時間因素在內，換句話說，包含了時間效應的rr就是hr；
2、可以這樣理解，生存資料中，rr考慮了終點事件的差異，而hr不僅考慮了終點事件的有無，還考慮了到達終點所用的時間及截尾資料；
3、根據parmar的文章，hr＝（or/oe）/(cr/ce)，o和c分別代表對照組和試驗組，r代表實際發生事件的人數，e代表按log rank test中計算得出的理論上應該發生事件的人數。
11樓：匿名使用者
風險比率，正式的英文名稱是hazard ratio。風險比率是兩個風險率（hazard rate）的比值。風險率是單位時間內發生的事件數占被試總體的百分比。
瞬時風險率就是當時間間隔趨近於0時的風險率，公式如下：
舉例來說，在乙個藥物實驗中，如果在單位時間內，被試組的死亡人數是參照組的兩倍，那麼風險比率就是2。風險比率與相對風險（relative risk）有聯絡也有區別。風險比率反映了單位時間內的相對風險，是相對風險在單位時間內的一種反映[1]。
但是相對風險反映的是整個實驗的累積風險，而風險比率能夠反映每個時間點上的瞬時風險。相比較而言，風險比率更能避免選擇偏差（selection bias）：假設在上例中死亡是集中發生的，如果將計算相對風險的時間結點選在集中死亡發生之前，那麼相對風險就不能客觀反映這個藥物的效果，但是風險比率能夠客觀反映這個藥物在每個時間點上的風險。
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