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DAY 17
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Python 機器學習實驗室 ʘ ͜ʖ ʘ系列 第 17

p value到底怎麼解釋

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在面試的時候很常都會從基礎的問題開始問起,p值就像是你吃飽了嗎一樣每次都會出現,今天就來講解一下這個人人都說“小於0.05就拒絕”的p值到底是什麼

假設檢定

p值的源頭要從假設檢定開始講起,一般來說假設檢定有兩個要素:虛無假設(Ho)與對立假設(Ha),而我們用來證實假設是否正確的數值就是p值。假設今天我們開了一家珍珠奶茶店,然後我們説如果人均消費大於100塊,那我們就可以推行促銷活動獲利一波:
虛無假設:人均消費 <= 100
對立假設:人均消費 > 100

然後今天我們根據過去一週的營業額算出人均消費為107,我們想知道到底要不要辦促銷活動,也就是回答人均消費真的有大於100嗎?

P value

p值的定義為:假使虛無假設是真的,實際觀測獲得比取樣($107)更極端的值的機率是多少,也就是P(x>107)。如果說計算出的值為0.006 < 0.05,也就是說如果人均消費<=100這件事是對的的前提下,我之前觀測到人均>107這件事的發生機會應該會非常的低(0.006),但是現實中真的發生了,所以合理推斷我的前提是錯的,也就是拒絕虛無假設。

這邊想強調的觀念是,p值無法用來證明何者絕對正確,我們只是透過事情發生的機率來合理推斷。


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