标准误差公式上的p是多少

① 统计学中t值p值是什么意思怎么计算

在进行t检验时，会计算出一个t值，而在选定显着性水平后，可以找到相比较的t值，两者可以比较，判断显着性。p值代表的是不接受原假设的最小的显着性水平，可以与选定的显着性水平直接比较。例如取5%的显着性水平，如果p值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表了。

② 统计学的方差分析表中，p值怎么计算

P值的计算公式：

=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；

=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；

=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

最后，当P值小于某个显着参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。

实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各简早组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组腊州间自由度dfb。

(2)标准误差公式上的p是多少扩展阅读：

如测量误差造成的差异或个体间的差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同拦局雀导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

③ 统计学中的“P”值是什么意思怎么计算

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

不同的P数值所表达的含义也是不一样的。

统计学根据显着性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显着统计学差异，P<0.001为有极其显着的统计学差异。

其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

拓展资料：

计算P值的相关注意事项：

1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。

2、P>0.05时，差异无显着意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显着意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。

3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。

4、显着性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。

P值的其他含义：

1、 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2、拒绝原假设的最小显着性水平。

3、观察到的(实例的)显着性水平。

4、表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

参考链接：网络：假设检验中的P值

④ 概率图中标准差,n,ad,p的含义

标准差（Standard Deviation） ，中塌则文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差闷衫滑，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差蚂腊的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的一组数据，标准差未必相同。

⑤ 投资组合的标准差公式是什么

投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2

各种股票之间不可能完全正相关，也不可能完全负相关，所以不同股票的投资组合可以减低风险，但又不能完全消除风险。一般而言，股票的种类越多，风险越小。

比如我们投资A、B两个股票，标准差分别为0.10和0.14，分别投资50%，二者的相关系数是0.5，所以组合的标准差为

[（0.5*0.10）2+（0.5*0.14）2+2*0.5*0.5*0.10*0.14*0.5]1/2=0.1044，而二者的加权平均数=0.1*0.5+0.14*0.5=0.12，0.1044＜0.12。

所以，两种证券之间的相关系数<1,证券组合报酬率的标准差就小于各证券报酬率标准差的加权平均数，这里是因为组合抵消了非系统风险而导致的。

(5)标准误差公式上的p是多少扩展阅读

基金投资组合的两个层次

第一层次是在股票、债券和现金等各类资产运让之间的组合，即如何在不同的资产当中进行比例分配；第二个层次是债券的组合与股票的组合，即在同一个资产等级旁档局中选择哪几个品种的债券和哪几个品种的股票以及各自的权重是多少。

投资者把资金按一定比例分别投资于不同种类的有价证券或同一种类有价证券的多个品种上，这种分散的投资方式就是投资组合。通过投资组合可以分散风险，即“不能把蠢笑鸡蛋放在一个篮子里”，这是证券投资基金成立的意义之一。

基于风险分散的原理，需要将资金分散投资到不同的投资项目上；在具体的投资项目上，还需要就该项资产做多样化的分配，使投资比重恰到好处。

切记，任何最佳的投资组合，都必须做到分散风险。如果你是投资新手，手中只有几千元钱，这个原则或许一时还无法适用；但随着年龄增长，你的收入越来越多时，将手中的资金分散到不同领域绝对是明智之举。这时，“一百减去目前年龄”公式将会非常实用。

⑥ 标准偏差的计算公式excel是什么

在标题栏中，选择“公式”按钮。在公式主菜单中，选择fx插入函数。在搜索函数中，输入DSTDEVP这个函数，点击确定。在第一栏中，输入选择区域。在第二栏中，输入选择标签。在第三栏中，输入有效单元格即可。

标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

⑦ 标准误公式是什么呢

S=√（PxQ）／n，标准误（英文：Standard Error）衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度。标准误用来衡量抽样误差。

（一）率的抽样误差

在抽样研究中，抽样误差是不可避免的。由于随机抽样造成的样本率与总体率的差别称为率的抽样误差。握穗猛描述率的抽样误差大小的指标为率的标准误。

（二）率的标准误的含义

若从阳性率为π的总体中随机抽取m个样本含量均为n的样本，可得到m个样本阳性率p1，p2，…，pm。当n较大，π既不接近0也不接近1时，样本率的分布近似服从正态分布N（π，σp2）。样本率的标准差σp反映各样本率对总体率π的离散程度，可用于描述率的抽样误差大小，称为率的标准误。段桥率的标准误越小，说明其抽样误差越小；反之，抽样误差越大。

率的标准误的计算

率的标准误σp计算公式为：

式中：π为总体率；n为样本含量。

实际工作中总体率π往往是未知的，常用样本率p作为总体率π的估计值，相应可得到σp的估计值Sp，其计算公式为：

从上式可以看出，减小率的抽样族巧误差的有效方法是适当增大样本含量。

⑧ 平均值的标准偏差怎样计算

1.均值

一般来讲，均值指的是算术平均值，计算非常简单。

Excel中直接=AVERAGE(x1,x2...xn)或者=sum(x1,x2...xn)/n即得。

2.标准差

标准差即样本中各个个体与其平均数的差的平方的算术平均数的平方根，反映的是一个数据集的离散程度，值越大，越离散，即个体间差异越大。

标准差又分为样本标准差和总体标准差。

总体包含样本，由样本去估计总体。通常情况下我们估计应该偏保守一点，由样本标准差去估计总体标准差时，应比总体的实际标准差偏大一点，所以在n上做了一点小文章。

样本标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/(n-1))=STDEV.S(x1,x2...xn)

总体标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)=STDEV.P(x1,x2...xn)

3.标准误差

标准误差简单理解即是对平均数求标准差，比如一次实验会得到一个平均数，多次实验得到多个平均数，标准误差即是对这些平均数求标准差。

其实际意义即是用来表示样本均值与总体均值的离散程度，标准误越小，样本均值和总体均值差距则越小，反之越大。标准误用于预测样本数据准确性誉缺 ，标准误越小，样本均值和总体均值差距越小，样本数据越能代表总体数据。

由于我们不可能做很多次实验，所以标准误差通常由样本的标准差除以样本容量的开平方来估算的。

标准误差=样本标准差/sqrt(n)=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n(n-1))=STDEV.S(x1,x2...xn)/sqrt(n)

或

标准误差=总体标准差/sqrt(n-1)=STDEV.P(x1,x2...xn)/sqrt(n-1)

其他

已知一箱子中有未知个号码，第早瞎一次摸出号码1，放进去第二次摸出号码2，再放进去第3次摸出号码3，问下一次摸出号码1的概率是多少？

Excel公式解为=Z.TEST({1,2,3},1)=0.041632

看看公式是如何计算的：

样本｛1，2，3｝的均值为（1+2+3)/3=2

样本｛1，2，3｝的标准差为sqrt(((1-2)^2+(2-2)^2+(3-2)^2)/(3-1))=1（根据评论指出的错误，已修正）

样本｛1，2，3｝的标准误差为1/庆睁辩sqrt(3)=0.57735

标准化z得分为(1-2)/0.57735=-1.73205

即z(-1.73205)=0.041632