统计学中,P值小于0.01是能很好的反对H0还是不能

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P值：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率.如果P值很小,说明这种情况发生的概率很小,而如果真的出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设.P值越小,我们拒绝原假设的理由就越充分.
H0什么的是怎么假设的?是不是题目说对他就假设错?
当然在双侧检验中,H0的提出是没有异议的.在单侧检验中,原假设的提出确实是很有讲究的.
一般是把希望证明的命题放在备择假设上,而把原有的、传统的观点或结论放在原假设上,这样就可以更好地体现假设检验的价值.由小概率事件原理,备择假设在一次试验中不容易发生,但一旦发生,我们就有充足的理由推翻原假设,这意味着一个新的结论的诞生.
举个例子来说明这种思想：类似说一个人一向表现不好,则必须有显著的好的表现,才能相信他确有进步.

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