DOE：効果の要約表（p値）とパラメーター推定値（prob> | t |）の帰無仮説検定とは何ですかこんにちは、
誰かが、効果の要約とパラメーター推定表の帰無仮説検定または対立仮説検定を理解するのを手伝ってくれますか？
方程式でそれを説明する文書はありますか？
ありがとう
分析データ表DOERe：DOE：効果の要約表（p値）とパラメーター推定値（prob> | t |）の帰無仮説検定とは何ですか単純化しすぎるリスクを冒しているかもしれませんが、帰無仮説は「効果なし」または「違いなし」のスタンスをとるため、帰無仮説はNULLです。 パラメーター効果の場合、帰無仮説は「この因子には効果がない」、つまり「この効果のパラメーター推定値はゼロに等しい」という意味です。
対立仮説は帰無仮説の反対です。 したがって、「このパラメーター推定値はゼロとは異なります」。
Re：DOE：効果の要約表（p値）とパラメーター推定値（prob> | t |）の帰無仮説検定とは何ですかこんにちは、
混乱しています。
1）効果の要約とパラメーター推定の両方の仮説検定が「効果なし」を検定しているように見えます。
私の質問：
1）これら2つの検定のt検定式は何ですか？
2）これらの2つのタイプの仮説が何に対してテストするか
-効果の要約仮説（P値）
-パラメーター推定（Prob> | t |）
Re：DOE：効果の要約表（p値）とパラメーター推定値（prob> | t |）の帰無仮説検定とは何ですか一般に、有意差検定（p値）は、帰無仮説を棄却するか棄却しないかに基づく検定です。 p値は、タイプ1またはアルファエラー（帰無仮説が真の場合に帰無仮説を棄却する）の関連する確率です。 これらの検定は、関連する確率分布（t、F、カイ2乗など）が異なるさまざまな統計で実行できます。 パラメータ推定値は、モデルと確率の係数を報告します> | t |は、計算されたt比（推定/標準誤差）よりも大きい値が偶然にのみ存在する可能性がある確率です（これは実際には確率分布の領域であり、この場合、計算された検定統計量を超えるスチューデントのt分布です）。 効果テストでは、計算されたF比（平均二乗効果/平均二乗誤差）を同じ方法で使用します。 Prob> Fはpです計算されたF比よりも大きい値の確率は、偶然だけで存在する可能性があります（つまり、効果= 0の場合）。
この図は、計算されている内容をグラフィカルに明確にする場合があります。
Re：DOE：帰無仮説検定の効果の要約表（p値）とパラメーター推定値（prob> | t |）とは何ですかこんにちは、
効果の要約のP値に関連する「平均二乗効果/平均二乗誤差」がまだ得られません。
添付ファイルをご参照ください。 これは、効果の要約表のP値です。 個々の効果のp値がどのように計算されるかを理解するのを手伝ってもらえますか？
