DOE：效應總表 (pvalue) 和參數估計值 (prob>|t|) 中的原假設檢定是什麼你好，
有人可以幫助我理解效果摘要和參數估計表中的原假設/備擇假設檢定嗎？
有文件用方程式解釋嗎？
謝謝
進階統計建模基礎資料分析與建模消費者與市場研究內容組織大規模客製化回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼變異數分析表測試 '整體模型.' 也就是說，原假設是所有參數（常數項除外）都為零，而備擇假設是並非所有參數都為零。 此檢定基於方差比（MS 模型/MS 誤差）。 這F比率用於獲得p - 變異數分析表中所報告的數值，也在實際與預測圖的水平軸下方。
效果摘要報告了各個參數估計值的測試。 它將參數估計與假設參數（零）進行差異比較，然後得出t除以估計值的標準誤差所得到的比率。 這t因此，比率是根據假設值進行估計的標準誤差數。 這t比率用於獲得p -效果摘要表中的值。
請注意，雖然這兩個測試都詢問有關參數估計的問題，但它們並沒有詢問相同問題。 他們也沒有使用相同的方法來獲得答案。 所以他們不一定會同意或提供一致的答案。 例如，整個模型 F 檢定可能表示您不應拒絕原假設，而一個或多個 t 檢定可能表示您應拒絕原假設。 請記住，它們不是同一個船體假設。
回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼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
回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼你好，
我仍然沒有得到與效果摘要中的 P 值相關的“均方效應/均方誤差”。
請參閱附件。 這是效果 P 值總表。 你能幫我理解個體效應的p值是如何計算的嗎？
回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼一般來說，顯著性檢定（p 值）是基於拒絕或不拒絕原假設的檢定。 p 值是類型 1 或 alpha 錯誤的相關機率（當 Null 為 true 時拒絕 Null）。 這些檢定可以在具有不同相關機率分佈（例如，t、F、卡方等）的不同統計量上進行。 參數估計報告模型的係數和 Prob>|t|是大於計算的 t 比率（估計/標準誤差）的值可能偶然存在的機率（這實際上是機率分佈的區域，在本例中是學生的 t 分佈超出計算的檢定統計量）。 效應檢定以相同的方式使用計算出的 F 比（均方效應/均方誤差）。 Prob>F 是 p大於計算的 F 比率的值可能僅偶然存在（即，當效應 = 0 時）。
這張圖可能會以圖形方式闡明正在計算的內容。
回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼你好，
我越來越困惑了。
1）看起來效果摘要和參數估計中的假設檢定都在測試「無效果」。
我的問題：
1）這兩個檢定的 t 檢定方程式是什麼？
2）這兩種假設檢定的依據是什麼
- 效果總結假設（P值）
- 參數估計（Prob>|t|）
回覆：DOE：效應總表（pvalue）和參數估計（prob>|t|）中的原假設檢定是什麼我可能冒著過度簡化的風險，但零假設是 NULL，因為它採取「沒有影響」或「沒有差異」的立場。 對於參數效應，這意味著零假設是“該因素沒有影響”，這意味著“該效應的參數估計值為零”。
備擇假設與原假設相反。 因此，「這個參數估計值不同於零」。
