DOE：效果汇总表（pvalue）和参数估计（prob> | t |）中的零假设检验是什么你好
有人可以帮助我了解效果摘要和参数估计表中的零假设/替代假设检验吗？
有文件用方程式解释吗？
谢谢
分析工具数据表美国能源部回复：DOE：效果汇总表（pvalue）和参数估计（prob> | t |）中的零假设检验是什么我可能冒过分简化的风险，但是零假设是NULL，因为它采取“无影响”或“无差异”的立场。 对于参数效应，这意味着无效假设为“此因子无效应”，这意味着“对此效应的参数估计等于零”。
替代假设与原假设相反。 因此，“此参数估计值不同于零”。
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我很困惑。
1）看起来效果摘要中的假设检验和参数估计都在检验“无效果”。
我的问题：
1）这两个测试的t检验方程是什么？
2）这两种假设检验针对什么
-效果摘要假设（Pvalue）
-参数估算值（Prob> | t |）
回复：DOE：效果汇总表（pvalue）和参数估计（prob> | t |）中的零假设检验是什么通常，重要性检验（p值）是基于否定否定假设的检验。 p值是1类错误或alpha错误的关联概率（当Null为true时拒绝Null）。 这些测试可以在具有不同关联概率分布（例如t，F，卡方等）的不同统计数据上进行。 参数估计报告模型的系数，Prob> | t |是概率，可能仅凭偶然存在大于计算的t比率（估计值/标准误差）的值的概率（这实际上是概率分布的区域，在这种情况下，学生的t分布超出了计算的检验统计量）。 效果测试以相同的方式使用计算出的F比（均方效应/均方误差）。 Prob> F是p鲁棒性可能仅凭偶然存在大于计算得出的F比率的值（即，当效果= 0时）。
该图片可能以图形方式阐明正在计算的内容。
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在效果摘要中，我仍然没有获得与P值相关的“均方效应/均方误差”。
请参阅附件。 这是“效果”摘要表中的“ P值”。 您可以帮助我了解个人效果的pvalue的计算方式吗？
