significance_level的含义

在统计学中，significance_level（显著性水平）是一个用于确定统计推断结果是否具有统计显著性的阈值。它是一个介于0和1之间的值，通常表示为α（alpha）。

显著性水平的选择是根据研究者对错误类型的容忍程度和研究的特定需求而定的。常见的显著性水平选择包括0.05（5%）和0.01（1%）。

在假设检验中，显著性水平用于评估观察到的统计量是否足够极端，以使我们拒绝原假设。如果计算得到的p-value小于或等于显著性水平，则我们可以拒绝原假设，认为结果具有统计显著性。

例如，如果我们选择显著性水平为0.05，意味着我们容忍5%的错误概率。如果进行假设检验时得到的p-value小于等于0.05，我们会拒绝原假设并得出结论。

需要注意的是，显著性水平并不是确定结果是否重要或有实际意义的标准，而只是用于统计推断中确定结果是否具有统计显著性的一个临界点。研究者在选择显著性水平时应谨慎，并结合具体问题和领域知识进行决策。

相关问题

DTC的SIGNIFICANCE level是什么

DTC 的 SIGNIFICANCE level（重要性级别）于指示故障对车辆的重要性和需要采取的行动程度。它提供了有关故障对车辆功能和安全性的影响程度的信息。

SIGNIFICANCE level 通常使用以下几个级别来表示：

1. Low（低）：表示故障对车辆的功能和安全性影响较小，不会对正常行驶产生重大影响。这种级别的故障通常是一些较小的问题，可以在方便的时间内修复。

2. Medium（中等）：表示故障对车辆的功能和安全性有一定的影响，但不会立即引起严重问题。驾驶员可以继续使用车辆，但需要在合适的时间内进行修复。

3. High（高）：表示故障对车辆的功能和安全性有较大影响，可能会导致进一步的损坏或危险。驾驶员应该尽快采取措施来修复故障，并避免继续使用车辆。

SIGNIFICANCE level 的目的是帮助驾驶员或维修人员确定故障的重要性，并根据情况采取适当的行动。根据具体的车辆和制造商，这些级别可能会有所不同，但一般都用于提供关于故障影响程度的指导。

翻译代码： class AutocorrelationTest(Test):def init(self, seq_length: int ,shift: int = 1): # Generate base Test class self._shift = shift super(AutocorrelationTest, self).init(“Autocorrelation”, 0.01, seq_length) def _execute(self, bits: numpy.ndarray): """ Overridden method of Test class: check its docstring for further information. """ original_vector : numpy.ndarray = bits[:bits.size - self._shift] shifted_vector: numpy.ndarray = numpy.roll(bits, -self._shift)[:bits.size - self._shift] result_vector: numpy.ndarray = numpy.bitwise_xor(original_vector, shifted_vector) # Compute ones int result vector ones: int = numpy.count_nonzero(result_vector) tmp: float = 2 * (ones - (bits.size - self._shift) / 2.0) / math.sqrt(bits.size - self._shift) # Compute score score: float = math.erfc(abs(tmp) / (math.sqrt(2.0))) # Compute q_value q_value: float = math.erfc(tmp / (math.sqrt(2.0))) / 2.0 # Return result if score >= self.significance_value: return Result(self.name, True, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) return Result(self.name, False, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) def repr(self) -> str: return f’{self.name} (k={self._shift})

这段代码定义了一个类AutocorrelationTest，继承自Test类。它有两个参数：seq_length表示序列的长度，shift表示计算自相关系数时的偏移值，默认为1。在类的构造函数__init__中进行初始化。