DOE：效应汇总表 (pvalue) 和参数估计 (prob>|t|) 中的原假设检验是什么你好，
有人可以帮助我理解效果摘要和参数估计表中的原假设/备择假设检验吗？
有文件用方程解释吗？
谢谢
高级统计建模基础数据分析和建模消费者和市场研究内容组织大规模定制回复：DOE：效应汇总表（pvalue）和参数估计（prob>|t|）中的原假设检验是什么方差分析表测试 '整体模型.' 也就是说，原假设是所有参数（常数项除外）都为零，而备择假设是并非所有参数都为零。 该检验基于方差比（MS 模型/MS 误差）。 这F比率用于获得p - 方差分析表中报告的值，也在实际与预测图的水平轴下方。
效果摘要报告了各个参数估计值的测试。 它将参数估计与假设参数（零）进行差异比较，然后得出t除以估计值的标准误差得到的比率。 这t因此，比率是根据假设值进行估计的标准误差数。 这t比率用于获得p -效果摘要表中的值。
请注意，虽然这两个测试都询问有关参数估计的问题，但它们并没有询问同一问题。 他们也没有使用相同的方法来获得答案。 所以他们不一定会同意或提供一致的答案。 例如，整个模型 F 检验可能表明您不应拒绝原假设，而一个或多个 t 检验可能表明您应拒绝原假设。 请记住，它们不是同一个船体假设。
回复：DOE：效应汇总表（pvalue）和参数估计（prob>|t|）中的原假设检验是什么https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/interactive-effect-summary.shtml
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我仍然没有得到与效果摘要中的 P 值相关的“均方效应/均方误差”。
请参阅附件。 这是效果 P 值汇总表。 你能帮我理解个体效应的p值是如何计算的吗？
回复：DOE：效应汇总表（pvalue）和参数估计（prob>|t|）中的原假设检验是什么一般来说，显着性检验（p 值）是基于拒绝或不拒绝原假设的检验。 p 值是类型 1 或 alpha 错误的相关概率（当 Null 为 true 时拒绝 Null）。 这些检验可以在具有不同相关概率分布（例如，t、F、卡方等）的不同统计量上进行。 参数估计报告模型的系数和 Prob>|t|是偶然存在大于计算的 t 比率（估计/标准误差）的值的概率（这实际上是概率分布的区域，在本例中是学生的 t 分布超出计算的检验统计量）。 效应检验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大于计算的 F 比率的值可能仅偶然存在（即，当效应 = 0 时）。
这张图可能会以图形方式阐明正在计算的内容。
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我越来越困惑了。
1）看起来效果摘要和参数估计中的假设检验都在测试“无效果”。
我的问题：
1）这两个检验的 t 检验方程是什么？
2）这两种假设检验的依据是什么
- 效果总结假设（P值）
- 参数估计（Prob>|t|）
回复：DOE：效应汇总表（pvalue）和参数估计（prob>|t|）中的原假设检验是什么我可能冒着过度简化的风险，但零假设是 NULL，因为它采取“没有影响”或“没有差异”的立场。 对于参数效应，这意味着零假设是“该因素没有影响”，这意味着“该效应的参数估计值为零”。
备择假设与原假设相反。 因此，“这个参数估计值不同于零”。
