为什么一个小的p-value要比大的p-value值要更有意义
这个很简单。p-value只是用来衡量x对y有没有显著影响。小于5%的显著性水平，表明是有显著影响的。
判断具体的影响程度的话，主要是看多元回归的系数。系数的绝对值越大，那么影响程度越大；系数为正值，则x越大y越大，反之越小。
是一回事。excel做回归分析方法如下：
用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：
1、图表法：
选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。
选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。
注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。
2、函数法
若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，
则线性公式的截距b
=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)
斜率k
=SLOPE(B1:B100,A1:A100)
相关系数R
=CORREL(A1:A100,B1:B100)
或
=CORREL(B1:B100,A1:A100)
上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。
首先要明白p-value的定义：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，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
所以的小的pvalue说明一件事：不是小概率事件发生了,就是原假设是错的。
比如：一个生产厂家专门生产一种重量为50g的砝码.结果生产了一批，最后用统计方法测得均值47.6标准差20，算出pvalue只有3%，意味着可能是小概率事件发生。
比如机器有小故障、技术人员玩忽职守、昼夜温差大影响生产人员心情等等，但以上情况发生的概率只有区区0.03，或者该生产厂家就不是生产50g的砝码。
大的pvalue说明还没有足够的证据拒绝原假设，并不是一个积极的态度接受原假设，这个说法要从原假设和对立假设的确立说起，这两个假设的地位根本不是平等的。
扩展资料：
P值（P value）的发展史
R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。
Fisher的具体做法是：
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
可是，那个年代，由于硬件的问题，计算P值并非易事，人们就采用了统计量检验方法，也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。
统计检验法是在检验之前确定显著性水平α，也就是说事先确定了拒绝域。但是，如果选中相同的α，所有检验结论的可靠性都一样，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。
只要统计量落在拒绝域，假设的结果都是一样，即结果显著。但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显著性有较大的差异。
因此，随着计算机的发展，P值的计算不再是个难题，使得P值变成最常用的统计指标之一。
首先你要明白pvalue的定义：在原假设正确的情况下，出现当前情况或者更加极端情况的概率。
所以的小的pvalue说明一件事：不是小概率事件发生了，就是你的原假设是错的。
比如 一个生产厂家专门生产一种重量为50g的砝码。结果生产了一批，最后用统计方法测得均值47.6标准差20，算出pvalue只有3%，意味着可能是小概率事件发生，比如机器有小故障，技术人员玩忽职守，昼夜温差大影响生产人员心情，但以上情况发生的概率只有区区0.03；或者你这个生产厂家压根儿就不是生产50g的砝码。 此时你更愿意相信哪个判断呢？
大的pvalue说明还没有足够的证据拒绝原假设，并不是一个积极的态度接受原假设，这个说法要从原假设和对立假设的确立说起，这两个假设的地位根本不是平等的。
不是说更有意义
p-value越小，confidence interval越大。以双侧检验为例，如果p-value = 2.5%，则置信区间（confidence interval） = 95%，如果p-value = 1%，则confidnece interval = 98%。
在假设检验中，confidence interval越大，说明检验结果准确性越高。
歌曲See You ~小さな永远~ - P.V Ver是什么动漫的
魔法少女3 的ed
P-V图上的一点、一条曲线、曲线下面所包围的面积表示什么?
P-V图上,一个点表示气体的一个热力状态;一条曲线表示一个热力过程；曲线下面所包围的面积表示气体所做的功。
一定质量的气体在压强P和体积V的变化过程中的P---V图像是一个封闭的...
P---V图像是一个封闭的曲线，则该气体总的来说做功，若封闭的曲线所包围的面积为W，当变化过程为沿封闭的曲线逆时针进行的，则外界对气体做功W，当变化过程为沿封闭的曲线顺时针进行的，则气体对外界做功W。
请问小 妖精 V I P视 频里的一首 H 歌是什么名?
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...l ,-p,-P,-v,-V,-S,-s,-f,-q,-x等,都是什么功能啊
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金夕犭儿包头鱼 4区点起笔 41 Y 言文方广在四一 42 U 立带两点病门里 43 I 水边一族三点小 44 O 火变三态广二米 45 P 之字宝盖补示衣 5区折起笔 51 N 已类左框心尸羽 52 B 子耳了也乃齿底 53 V 女刀九巡录无水 54 C 又巴甬矣马失蹄 55 X 幺母绞丝弓三匕 ...
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如图2-2所示,p-v 图上表示由三个可逆过程所组成的一个循环。1-2是绝热过程;2-3是定压过程;3-1是定容过程。如绝热过程1-2中工质比热力学能的变化量为-50kJ\/kg ,p 1=1.6MPa ,v 1=0.025m 3\/kg ,p 2=0.1MPa ,v 2=0.2m 3\/kg 。(1)试问这是一个输出净功的循环还是消... 展开 shdg...
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本廖丽珠： 首先你要明白pvalue的定义:在原假设正确的情况下,出现当前情况或者更加极端情况的概率.所以的小的pvalue说明一件事:不是小概率事件发生了,就是你的原假设是错的.比如 一个生产厂家专门生产一种重量为50g的砝码.结果生产了一...
会同县17163849702： 能否认为假设检验时得到的P值越小,说明待比较各组间参数的差异越大?试简述理由? - ？
本廖丽珠： 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者复有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 不能.p值遇差别有无统计学意义,p值越小不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0,越有理由说制明两者有差异.因为P值是: 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. 它也表示拒绝原假设的最小显著性水平. 也可表示观察到的(实例的) 显著性水平. 它还可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.P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意zhidao义,并不表示差别大小.
会同县17163849702： 若直线回归系数的假设检验结果p<0.05,两变量间什么关系 - ？
本廖丽珠： P值(Pvalue)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,就有理由拒绝原假设,P值越小,拒绝原假设的理由越充分.总之,P值越小,表明结果越显著.但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要根据P值的大小和实际问题来解决.P-value就是对某个值x0依照你所假设的分布X>=x0的概率例如,假设服从二项分布,患病率为1/3,则测得两个患病的p-value就是两个患病的概率+三个都患病的概率=C3,2(1/3)^2*(2/3)+(1/3)^3
会同县17163849702： highly significant 统计学里有这个说法么 - ？
本廖丽珠： 有是有,当p-value低于0.1%的时候,就是highly significant,意思是有千分之一的可能性原假设是正确的.highly significant这个说法没错,但不好.首先,当两个变量,A, p值小于0.001,B的P值小于0.05大于0.001.看起来B的p值比A的要大,但...
会同县17163849702： 如何用stata算p - value - ？
本廖丽珠： 不用算,p-value即为结果输出里面的 P>|t|
会同县17163849702： 在假设检验中,p值检验为什么比拒绝域好 - ？
本廖丽珠： 假设检验是推断统计中的一项重要内容.用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值( P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据. P值即概率,反映某一事件发生的可能性大小.统计学根据显著性...
会同县17163849702： 多元线性回归中 常数所对应的T值比较大 说明什么 - ？
本廖丽珠： 关键的P-value你没有给出,如果P-value 简单的说,T越大越好,但是T值必须结合样本量N使用,一般判断还是使用P-value
会同县17163849702： 用kstest判断一个分布,p - value怎么总是0 - ？
本廖丽珠： p-value 是用于判断假设是否成立的依据,显著水平一般默认为0.5,若大于0.5则接受原假设,否则拒绝原假设.此处为0,说明两组数据不同.
会同县17163849702： 为什么说函数的极大值和极小值没有必然的大小关系,函数的极小值不一定比极大值大? - ？
本廖丽珠：[答案] 极值点也是是函数图像的拐点(单调性改变时的点,或者导数为0是的点). 极大值不一定比极小值大,极小值也不一定比极大值小.给你传一个图你就明白了,如果不明欢迎追问. 图中1 3 5三个点为极小值点 2 4 6三个点为极大值点.
会同县17163849702： 统计:test of significance/hypotheses,还有那个p - value的具体用处 - ？
本廖丽珠： test of significance是指假设检验时规定的显著性水平,通常用a(希腊字母alpha)表示.统计上一般取a=0.05,或者a=0.01.p-value也叫p值,是拒绝零假设H0的最大概率.p-value用处:当pa时.不能拒绝零假设.
