日本語 での 有意水準 の使用例とその 英語 への翻訳
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Programming
有意水準(%):検定の有意水準を入れてください。
有意水準αも修正できます。
すべての検定の有意水準は5%とした。
ここでは、我々はデフォルトのオプション、すなわち、有意水準α=5%およびp値の推定は漸近法のままにしておきます。
の有意水準の場合、平均して、テスト後のセグメントを20回調査するごとに1つの偽陽性が発生します。
Combinations with other parts of speech
名詞での使用
有意水準0.05は、帰無仮説を正しく却下しないリスクが5%あることを示しています。
H=0の戻り値は、ttest2が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却しないことを示します。
多重比較検定におけるp値が選択した有意水準より小さい場合、いくつかの標準偏差間の差は統計的に有意です。
前述の方程式に基づいて、5%の有意水準に対応します。
変数が独立しているかどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。
P値(0.033)が0.05の有意水準よりも低いです。
ここでまた、p値(0.044)が0.05の有意水準よりも低いです。
したがって帰無仮説は1%有意水準では棄却されることになります。
通常、0.05の有意水準(αまたはアルファとも呼ばれます)が有効に機能します。
通常、0.05の有意水準(αまたはアルファと表されます)が有効に機能します。
この要約プロットでは、多重比較検定のp値は有意水準0.05よりも高くなっています。
変数が独立しているかどうかを特定するには、p値を有意水準と比較します。
したがって、帰無仮説は5%の有意水準では棄却されます。
計算されたp値は、有意水準=0.05よりも低いので、我々はHoを棄却でき、標本の中央値が7よりも高いことを受容します。
有意水準(アルファまたはαと表されます)は、帰無仮説が真であるときにその帰無仮説を棄却する(タイプIの誤り)リスクの最大許容水準です。
Pの戻り値は、kruskalwallisが有意水準1%で3つすべてのデータ標本が同じ分布から派生しているという帰無仮説を棄却することを示します。
有意水準アルファを5%とすると、100個のp値を比較して5個の有意なp値を発見するであろうということになります。
ある事象が発生する確率が有意水準より低い場合、通常は、結果が統計的に有意であり、H0を棄却できると解釈します。
ここで、我々は、Lambda(0.023)が、有意水準アルファ(0.05)よりもかなり低いp値に関連づけられていることがわかります。
P値が0.275で有意水準の0.05より大きいため、帰無仮説は棄却できず、標準偏差が1とは異なると結論付けることはできません。
Dunn,Conover-ImanおよびNemenyi手法では,k(k-1)/2通りの比較があることを考慮に入れるために,Bonferroniによって提案された有意水準の補正が適用できる.。
たとえば、x2のF統計量係数のp値は0.08078であり、モデル内の他の項に対して5%の有意水準では有意でないことになります。
我々の事例では、p値を見ると、有意水準0.05で系列が白色ノイズとは異なることが、はっきりと出ています。