t值怎么样就接受原假设-搜答案-拍题作业网

p值过大,则不能拒绝原假设（与你选的显著水平有关）,原假设是序列为单位根过程（非平稳）.

主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

要看这个显著性水平值是多少?如果小于0.05,就要拒绝零假设.一般005是拒绝零假设的最基本的一个数据了.再问：显著性水平α=0.05，我的结果是P=0.05再答：就是说正好拒绝零假设。

拒绝原假设接受备择假设,就自然而然有可能犯第一类错误,第一类错误（Ⅰ类错误）也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误.我们自然不希望出现这种错误,所以需要注意的就是把显著性水平

会啊,T细胞接受抗原刺激并将抗原传递给B细胞进行体液免疫,例外还形成效应T细胞参与细胞免疫

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

当然会造成干扰.你问的其实是无线网络的多址接入的实现问题,在共享信道中,无线网络不能像有线系统（如以太网）那样,在同一时间同时发信时,采用碰撞检测来实现多址接入,如以太网的CSMA/CD,典型的如wi

显著性水平为1-0.95=0.05<概率0.073,是不能拒绝原假设的,也就是接受原假设.t值的用处在于你知道criticalvalue也就是临界值的条件下才行,如果你没法知道临界值,那么t值是没用的

P(H0)=P(A)P(H0/A)+P(-A)P(H0/-A)=0,01*0+0,99*0,99/0,99=0,99A犯第一类错误-A没犯第一类错误

通俗点说,那个P值是指“接近原假设的概率”,例如T统计量的P值,是指参数接近0的概率（因为原假设是参数为0）,我们一般用5%的显著性水平,如果P值小于0.05,即参数等于0的概率小于0.05,我们就可

原假设都是相等,即不存在差异.若p值

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1:shethoughthewasrich2:letweshallassumeyousayisreally3:youshouldhaveanhouragohere

Icanacceptfailure,butcan'taccepttogiveup

简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分布,其总体均值为m0=0.081m

原假设(nullhypothesis)：研究者想收集证据予以反对的假设.表示为H0H0：=,>=或某一数值例如,H1：≠10cm,10cm

这个很正常的,不是每个假设都能刚好满足,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：但是原因是什么呢，四个成立一个老师那里不肯啊

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a（不包括等于a）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,

原因在于血液中的抗凝集素的含量远低于凝集原的含量,输少量血时,前者的量可以忽略不计.但如果需要大量输血,就必须考虑血源中的抗凝集素,这时我们就需要血型严格匹配了.