1、t指的是T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。
计算:t的检验是双侧检验,只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。
2、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。
计算:概率定义为:P(A)=m/n,其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料,认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点,所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法,广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
参考资料:百度百科-统计学
简单地说,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标, 例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢?是否贷款余额没增加1个单位,不良贷款就要增加0.03个单位呢?那么可以通过计算其t值和p值来判断,经计算t=7.5,P=0.000,根据假设检验的相关知识,可以判断这个方程式有意义的。
我认为,要想把它弄清楚,还是需要找本统计学原理的书看看好
,t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。
p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));
单边检验的话,应该是1-probnorm(z);
具体问题具体分析,不同的检验方法求p值方法也不一样,统计的书上肯定都有;T值计算方法相似。
1:T 这是数理统计中的一种统计量 T统计量
2:而统计量指不含未知参数的样本函数。如样本x�1,x�2,…,x�n的算术平均数(样本均值)=1n(x�1+x�2+…+x�n)就是一个统计量。从样本构造统计量,实际上是对样本所含总体的信息提炼加工;根据不同的推断要求,可以构造不同的统计量。
3:为什么要构造统计量,这个主要是为了参数估计与检验,具体就相当复杂了。。。
4:最后P叫做P值是T、F等一些统计量在置信区间为α下的一种指标吧,
5:总之呢,这个涉及到了描述统计学,数理统计学以及计量的很多知识
6:希望你看看相关书籍 自己掌握吧
最通俗的来讲,P值代表原假设成立的概率,所以P值越小代表原假设越不成立,所以可以拒绝原假设。一般P值小于等于5%就可以视为原假设大概率不成立了。