pb粉的p指標是多少

⑴ 統計分析中，p值和t值各是什麼

1、t值

T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。

T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於1908年在Biometrika上公布 。

2、P值

P值是用來判定假設檢驗結果的一個參數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。由R·A·Fisher首先提出。

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。

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實用舉例

1、t檢驗可用於比較男女身高是否存在差別

為了進行獨立樣本t檢驗，需要一個自（分組）變數（如性別：男、女）與一個因變數（如身高測量值）。根據自變數的特定值，比較各組中因變數的均值。用t檢驗比較下列男、女兒童身高的均值 。

假設

H0：男平均身高 = 女平均身高

H1：男平均身高 ≠ 女平均身高

選用雙側檢驗：選用α=0.05的統計顯著水平

2、P值

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率P值或者說觀測的顯著水平，即在假設為真時的前提下，檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果P<0.01，說明是較強的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果0.01<P值<0.05，說明較弱的判定結果，拒絕假定的參數取值。

如果P值>0.05，說明結果更傾向於接受假定的參數取值。

⑵ 請問澳大利亞鐵礦石都有那些分類如Pb粉，Pb塊，羅泊河礦等，它們的具體指標典型值分別是什麼

澳大利亞一是BHP鐵礦有限公司。公司的礦山位於澳大利亞西部皮爾巴拉地區，分別是紐曼、揚迪和戈德沃斯。這三個礦區的總探明儲量約為29億噸，鐵礦年產量總和超過7000萬噸。在亞里南部，還有未開發的C采區，保有儲量45億噸。所有礦山生產的鐵礦石都通過長426公里的鐵路線運輸到黑德蘭和芬尼康島的港口混勻，再裝船外運到國際鐵礦石市場銷售。二是哈默斯利鐵礦有限公司。哈默斯利鐵礦有限公司是澳大利亞第二大鐵礦石生產公司，在西澳皮爾巴拉地區有五座生產礦山（即湯姆普賴斯鐵礦、帕拉布杜鐵礦、恰那鐵礦、馬蘭杜鐵礦、布諾克曼第二礦區），探明儲量約為21億噸，公司鐵礦年生產能力為5500萬噸。預計在建揚迪采礦工程完工後，該公司鐵礦年生產能力將達到6500萬噸以上。該公司所有生產礦山生產的鐵礦石都通過鐵路線運輸到丹皮爾港口混勻，裝船外運國際鐵礦石市場銷售。三是羅布河鐵礦聯合公司。羅布河鐵礦聯合公司是澳大利亞第三大鐵礦石生產公司。該公司的鐵礦資源集中在潘那瓦尼加附近的羅布河谷，礦脈延續近100公里，估計褐鐵礦儲量30億～40億噸。現生產礦山位於羅布河谷的MesaJ礦區，目前公司鐵礦年生產能力為3000萬噸。其建在MesaJ礦區的洗選試驗廠完成了為生產低AI0203的球團料的試驗。其在西安格拉斯礦床有含鐵大於60％的鐵礦儲量7億噸，可作為球團礦的原料，設計的鐵礦年生產能力為800萬～1000萬噸，正在完成可行性研究，有望近期開發建設。

⑶ 統計學中t值p值是什麼意思怎麼計算

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），總體標准差σ未知的正態分布資料。

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。

拓展資料

統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關系的科學。它是通過搜集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方法論科學。由於統計學的定量研究具有客觀、准確和可檢驗的特點，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。

⑷ 統計學的方差分析表中，p值怎麼計算呀有沒有公式或者什麼

P值的計算公式：

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根號下（np0(1-p0)）)

最後，當P值小於某個顯著參數的時候我們就可以否定假設。反之，則不能否定假設。

實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

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如測量誤差造成的差異或個體間的差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。

另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。

當控制變數為定序變數時，趨勢檢驗能夠分析隨著控制變數水平的變化，觀測變數值變化的總體趨勢是怎樣的，是呈現線性變化趨勢，還是呈二次、三次等多項式變化。通過趨勢檢驗，能夠幫助人們從另一個角度把握控制變數不同水平對觀測變數總體作用的程度。

⑸ 如何計算統計學中的P值（200分）

P值即為拒絕域的面積或概率。

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據P值的大小和實際問題來解決。

p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測數據相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。

p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分布的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。

⑹ 統計學中的P值應該怎麼計算

P值的計算公式是

=2[1-Φ(z0)] 當被測假設H1為 p不等於p0時；

=1-Φ(z0) 當被測假設H1為 p大於p0時；

=Φ(z0) 當被測假設H1為 p小於p0時；

總之，P值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據P值的大小和實際問題來解決。

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統計學中回歸分析的主要內容為：

1、從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。

2、對這些關系式的可信程度進行檢驗。

3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

4、利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

⑺ 統計學中的「P」值是什麼意思怎麼計算

統計學意義（p值）ZT
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴於總體數據集里結論一致的支持性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分布的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分布中推導出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分布，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分布的，這也是正態分布是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變數的數據時問題就產生了，（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分布前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分布形狀趨於正態，即使所研究的變數分布並不呈正態。

⑻ 統計學中的F值、P值和r分別表示什麼意思，怎麼求

F值時F檢驗的統計量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大於給定阿爾法相對的F量時說明顯著。

P值是指（F檢驗或者T或者其餘檢驗量）大於所求值時的概率，一般要小於於給定α就說明檢驗顯著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是擬合優度指數，用來評價模型的擬合好壞等,取值范圍是【-1,1】，越接近正負1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回歸平方和，SST是總離差平方和。

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統計學專業能力：

1，具有扎實的數學基礎，受到比較嚴格的科學思維訓練。

2，掌握統計學的基本理論、基本知識、基本方法和計算機操作技能；具有採集數據、設計調查問卷和處理調查數據的基本能力。

3，了解與社會經濟統計、醫葯衛生統計、生物統計或工業統計等有關的自然科學、社會科學、工程技術的基本知識，具有應用統計學理論分析、解決該領域實際問題的初步能力。

4，了解統計學理論與方法的發展動態及其應用前景。

5，對於理學學士，應能熟練使用各種統計軟體包，有較強的統計計算能力；對於經濟學學士，應具有扎實的經濟學基礎，具有利用信息資料進行綜合分析和管理的能力。

6，掌握資料查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲取相關信息的基本方法；具有一定的科學研究和實際工作能力。