1樓：青島豐東熱處理****
不知你的z值表是在哪一本統計學書上，標準正態分佈圖是由統計學家用微積分的方式計算出一個公式（這裡不能用公式3.0表示），然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100%。如果你參考王孝玲老師編的《教育統計學》書，書後第一張表就是正態分佈表：
你要知道的面積p是指：從正態分佈圖的z=0的縱線到某個z值的縱線，與曲線所涵蓋的面積，我稱它為表中面積p。比如：
你去查：當z=1時，表中面積p是0.34134,就是從z=0到z=1的曲線面積是0.
34134（34.134%）；如果給你一個z值是負數，也能查，取絕對值查，如：當z=-2時，表中面積根據z=2來查，得到p是0.
47725。
統計學 z值是怎麼算出來的如圖
2樓：匿名使用者
不知你的z值表是在bai哪一du本統計學書
上，標準正態分佈zhi圖是由統dao計學家用微版
積分的方式計算出一個公式權（這裡不能用公式3.0表示），然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100%。如果你參考王孝玲老師編的《教育統計學》書，書後第一張表就是正態分佈表：
你要知道的面積p是指：從正態分佈圖的z=0的縱線到某個z值的縱線，與曲線所涵蓋的面積，我稱它為表中面積p。比如：
你去查：當z=1時，表中面積p是0.34134,就是從z=0到z=1的曲線面積是0.
34134（34.134%）；如果給你一個z值是負數，也能查，取絕對值查，如：當z=-2時，表中面積根據z=2來查，得到p是0.
47725。如果有問題可以繼續提問。我將在一週後上網檢視。
祝你學習快樂！
統計學中的z值表，幫忙啊
3樓：匿名使用者
不知你的z值表是在哪一本統計學書上，標準正態分佈圖是由統計學家用微積分的方式計算出一個公式（這裡不能用公式3.0表示），然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100%。如果你參考王孝玲老師編的《教育統計學》書，書後第一張表就是正態分佈表：
你要知道的面積p是指：從正態分佈圖的z=0的縱線到某個z值的縱線，與曲線所涵蓋的面積，我稱它為表中面積p。比如：
你去查：當z=1時，表中面積p是0.34134,就是從z=0到z=1的曲線面積是0.
34134（34.134%）；如果給你一個z值是負數，也能查，取絕對值查，如：當z=-2時，表中面積根據z=2來查，得到p是0.
47725。
如果有問題可以繼續提問。我將在一週後上網檢視。祝你學習快樂！
統計學中的p值應該怎麼計算
4樓：河傳楊穎
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。
擴充套件資料
統計學中迴歸分析的主要內容為：
1、從一組資料出發，確定某些變數之間的定量關係式，即建立數學模型並估計其中的未知引數。估計引數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關係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係中，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，通常用逐步迴歸、向前迴歸和向後迴歸等方法。
4、利用所求的關係式對某一生產過程進行**或控制。迴歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種迴歸方法計算十分方便。
5樓：牽陽焱樑桃
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，我們重複類似實驗，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，重複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資料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，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，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佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，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佈，即滿足所謂的正態假設。
許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：
一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），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佈前提下的檢驗。
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，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
統計學z值和p值如何求
6樓：天使環環
如果是正態分佈的話，直接查表即可～
一般一些比較常用的比如0.05-1.64，0.01-1.96 一般是背下來的。。
統計學，z=1.96怎麼來的
7樓：匿名使用者
查標準正態分佈表，當α=0.05時，區間估計，兩側分別是0.025，查標準正態分佈表時找到0.975，對應的z值就是1.96。
標準正態曲線：當μ=0、σ=l時，正態總體稱為標準正態總體，其相應的函式表示式 是
其相應的曲線稱為標準正態曲線，標準正態總體n（0，1）在正態總體的研究中佔有重要的地位，任何正態分佈的概率問題均可轉化成標準正態分佈的概率問題。
擴充套件資料
總體密度曲線：樣本容量越大，所分組數越多，各組的頻率就越接近於總體在相應各組取值的概率．設想樣本容量無限增大，分組的組距無限縮小，那麼頻率分佈直方圖就會無限接近於一條光滑曲線,這條曲線叫做總體密度曲線。
反映了總體在各個範圍內取值的概率．根據這條曲線，可求出總體在區間(a，b)內取值的概率等於總體密度曲線，直線x=a，x =b 及x軸所圍圖形的面積． 觀察總體密度曲線的形狀，它具有「兩頭低，中間高，左右對稱」的特徵，具有這種特徵的總體密度曲線一般可用下面函式的圖象來表示或近似表示：
8樓：匿名使用者
查標準正態分佈表得來的，當α=0.05時，區間估計，兩側分別是0.025，查標準正態分佈表時找到0.
975，對應的z值就是1.96。孩子，上統計學的時候一點課都沒聽吧？
9樓：匿名使用者
查表的時候應該是查0.5-0.025=0.475的吧……
10樓：暮雪
直接查書後的附表一標準正態分佈概率表，置信水平0.95直接對應找z的值
統計學中，F分佈怎麼理解，統計學中F值的意義
f值是f檢驗的統計量值 f檢驗是一種在零假設 null hypothesis,h0 之下，統計值服從f 分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。f值和t值是f檢驗和t檢驗的統計量值，與它們相對應的概率分佈,就是f分佈和t分佈。統計...
統計學中的q值是什麼,統計學中的q值是什麼
方差分析後兩兩比較的q檢驗統計量。應該是p值吧 拒絕原假設的最小顯著水平。統計學中的z值怎麼算 不知你的z值表是在哪一本統計學書上，標準正態分佈圖是由統計學家用微積分的方式計算出一個公式 這裡不能用公式3.0表示 然後作圖，其中，橫軸是z值，縱軸是y值，表示比率，曲線涵蓋的總面積是100 如果你參考...
統計P值是什麼，怎麼算，統計學中的P值應該怎麼計算
p值就是概率，一般的話小於0.05就行，意思就是你所估計出來的值只有5 的可能是落在置信區間之外的，也就是說這個值越小越靠譜，一般統計學上取0.05為界，大於拒絕，小於接受 p值即為拒絕域的面積或概率。p值的計算公式是 2 1 z0 當被測假設h1為 p不等於p0時 1 z0 當被測假設h1為 p大...