
[數] 臨界值
Why is the Critical value important?
為什麼臨界值很重要呢?
The critical value of carbon increasing for FCW is about 0.05%.
對于藥芯焊絲,增碳的門檻值在0.05%左右。
This same critical value applies to global resources coding the solution.
相同的關鍵價值運用于全球性資源,從而編碼方案。
In this study, the obtained Chi Square value was larger then the Critical value.
在本文中,獲得的 X 平方分布值大于臨界值。
There is a maximum critical value in the cylindrical shell of certain dimension.
研究發現,一定尺寸的圓柱殼有一個最大臨界值。
|threshold/critical number;[數]臨界值
在統計學中,臨界值(Critical Value) 是一個至關重要的概念,尤其在假設檢驗中扮演着核心角色。它代表了在特定的顯著性水平(通常用 α 表示,例如 0.05 或 5%)下,用于劃分是否拒絕原假設(Null Hypothesis)的邊界值。
核心含義:
決策邊界: 臨界值本質上是檢驗統計量(Test Statistic)在抽樣分布(如标準正态分布 Z、t 分布、卡方分布、F 分布)上的一個或多個特定點。這些點将分布的區域劃分為:
與顯著性水平挂鈎: 臨界值的選擇直接取決于研究者事先設定的顯著性水平 α。α 代表了當原假設實際上為真時,錯誤地拒絕原假設(即犯第一類錯誤)的最大可接受概率。臨界值就是根據這個 α 值在相應的概率分布上計算出來的。例如,在雙尾 Z 檢驗中,α=0.05 對應的臨界值通常是 Z = ±1.96,因為标準正态分布下,|Z| > 1.96 的概率正好是 0.05。
比較基準: 在假設檢驗過程中,研究者根據樣本數據計算出一個具體的檢驗統計量值(如 Z-score, t-score)。然後将這個計算值與預先确定的臨界值進行比較:
常見應用場景:
權威參考資料:
在統計學中,critical value(臨界值) 是假設檢驗中的一個關鍵概念,用于判斷是否拒絕原假設。以下是詳細解釋:
臨界值是統計分布(如标準正态分布、t分布、卡方分布等)上的一個阈值,與預先設定的顯著性水平(α,例如0.05或5%)對應。若檢驗統計量的計算結果超過臨界值,則拒絕原假設;否則保留原假設。
臨界值的計算取決于:
假設進行雙側t檢驗,α=0.05,自由度df=10:
T.INV
、NORM.S.INV
)、R語言(qt()
、qnorm()
)等。設定α → 選擇分布 → 确定自由度 → 查表/計算 → 比較統計量與臨界值
若需具體案例或分布表的解讀方法,可進一步說明。
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