急问 p-value 怎么计算!!!!!!
各位xdjm，最近正在研究一个问题，就是求一条回归线y=a+bx的 P-值，大多数网页上只告诉大家p-值能证明什么，就是所谓的融合度，P-值越小,融合度越高,可以通过t-Test和 F-Test把 P-值 计算出来，我已经把 t-Test 和 F-Test 求出来了,可是不知道怎么通过这2个Test再把P-值求出来，在Excel里面可以直接求解出答安，可是我现在需要把它的求解过程编辑出来，所以来请教大家，谢谢! If you already knew t-value and F-value, just check the t-table and f-table, then you are supposed to find p-value. 非常感谢大家的帮忙，我明白是从表里查出来的, 可是我用Excel-Analysefunktion算出来的的值都非常的小,表里根本就不存在, 我问过我的导师了, 他说精确值是算不出来的,只能依靠计算机得出数来, 但是我现在又有个问题, 我现在在作直线回归 , 就是用很多点确立一条直线 , 那么这个F-Wert,t-Wert,P-Wert能证明什么呢，我知道P的值越小准确率越高，可是是什么的准确率高呢?还有那个R^2,就是R的平房，我都能算出来，可我就不明白它们都是干嘛用的，R^2应该是越大越好，可是是证明什么好呢?[ 本帖最后由 xunuo83127 于 2007-5-2 14:53 编辑 ]
回复 #4 xunuo83127 的帖子
下个Eviews软件吧，比Excel要好用，而且是专门做回归的。回归方程确立后，会有一张回归结果的表格，里面可以找到所有用来分析的值，包括F值，p值等，自己算太麻烦，而且不精确。所谓的准确率是指你所设立的这条回归方程的拟合度，如果两个变量设计的好，方程准确的话，那么许多数值都是落在这条回归曲线上面的。回归方程出来后，先要检验这些重要的值，就是要看这个方程是否实用、准确。通过查表或者直接看软件统计的回归结果表，可以检验出自变量是否与应变量紧密相关，如果变量检验通过了，就要检验整个方程的曲线拟合度，如果全都通过，这个方程就是可以使用的了~~赫赫~~;)
回复 #5 li8ping6 的帖子
谢谢你啊，赫赫，那就是说有一个结果的测试不通过就不能用对吧，怪不的我算的一个F-wert是对的，但是t-Wert却不对，我都不知道该怎么判断了，其实我现在不是想算结果，而是要知道运算过程，我的重点是要把它写成程序，因为，将来我们不能在Excel或者什么其他的软件中使用，而是在自己编辑的程序中使用，就是说要用编程语言把 整个运算过程描述出来，真是头大！$frage$ 俺的statistics 全还给教授了。。。。。。:( F-test 是对整个模型的有意义性. 如果p-value小于0.05(一般来说),则这个模型是有有意义.t-test是针对单个参数的.这儿是a 和 b. 如果小于0.05 则 a 是有意义的,即a不等于0. b 同理
回复 #8 小熊他爸 的帖子
谢谢！那如果F小于0.05可能都要近0.00001了，而t却得了个负数？那要怎么判断呢？$汗$ R^2最大值为1，也就是当分子等于分母时。分母是gesamte Abweichung，分子是能通过模型解释的Abweichung。 两者相等时所有点都在算出的回归线上。不过这个数值不是很可靠，一般不能单用这个值来说明模型的Guete怎么样。
如果是线性回归中t-test应该是不会为副的吧。t<0.05不是说明b是不是有意义，而是说明x对解释y是不是有意义，因为这时b为零的可能性很小。 t value可以为负，看绝对值的大小，越大越好，大于２就是significant t值测量的是回归系数是否显著地不为零，且分布为围绕零的正态分布，所以只要绝对值足够大，就可以了
回复 #9 xunuo83127 的帖子
不可能为负，可能你说的是界值吧，p-value就是大于这个值的概率。t-test 假设： H0: b=0 H1: b?=0. 如果p-value 小于 0.05，HO 假设 不应该被接受 偶然看到的,不知有无帮助http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=463462&fpage=1 谢谢大家的信息，我的意思就是我用一组数，x和y，求了一条回归线,算出来的t值是负数，但是在Excel里面仍然可以求出p-wert来说明t是可以为负数的，所以我想是要用绝对值的，还有一个问题是不是用F oder t查出的p-wert都一样吧 在Excel里面算的是一样
回复 #12 pepperl 的帖子
我是这么理解的，就是说 t 值越大，回归线存在的机律越大，则查出来的 p 值越小，对吗？？？ 对于2-seitige test 来说，p-value = W'keit( /T/ > t ) = 2 W'keit( T > t)t 是算出来的test statisitk. p-value 就是看在null-hypothese （线性回归一般是 b=0）成立的情况下，得出 t 的可能性有多大。如果很小，比如<0.05， 就说明null-hypothese成立比较不可能， 这时就说b ist auf signifikanzniveau0.05 signifikant.
t - test 是比较test statistik和给定一个signifikanzniveau 时的kritische wert， t 值越大，b 越不可能为0。
p-value 和t-test 道理是一样的，只不过比的东西不同。
F 和 t test 对一元线性回归我记得是一样的， 都只是对 b 的test. 应该p value 也一样。多元就不同了。
回复 #17 schollisme 的帖子
谢谢你啊，那是不是能确定，t 是可以为负的，就是说用 t 的绝对值来判断其结果呢？$害羞$ t当然是可以为负的，此时也当然可以算出相应的p value. 在线性回归中，一般是要看b是不是为零，也就是用一个2 seitige test, 这时是用绝对值判断的。如果要检测b>0, 就不能用绝对值了。回复 #19 schollisme 的帖子
谢谢你啊，这下明白！:) 不谢不谢，趁着上学期刚考完还没忘瞎说几句 $害羞$回复 #21 schollisme 的帖子
是吗，你是学什么的，是在哪科里面学到这些的呢，是不是Stistik II 呢？我是学经济数学的我现在只是学了Statistik I 所以想知道，是不是将来要学的II 里面就有这些内容呢？？谢谢！！:) vwl, 但是选了个statistik的schwerpunkt. oekonometrie 里也学过。你以后肯定会学的， 不用急……回复 #23 schollisme 的帖子
Vielen vielen Daken für deine Informationen!!!!:) $ok$
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