该模型检验后的p值<0.001,认为什么?
时间: 2024-03-07 09:53:34 浏览: 16
当我们进行假设检验时,通常将显著性水平(significance level)设定为0.05,即p值小于0.05时,我们认为拒绝原假设。而当p值小于0.001时,我们认为这个结果非常显著,即极其不可能出现这个结果是由于随机因素引起的,而更有可能是由于实际因素的影响所导致的。因此,如果该模型检验后的p值小于0.001,我们可以认为该模型的结果具有非常显著的统计学意义。
相关问题
AIC模型的建立考虑了平台编码、竞拍底价、是否为全插屏广告、设备制造商和时段共5个自变量,该模型检验后的p值<0.001,认为?
如果该模型检验后的p值小于0.001,我们可以认为该模型的结果具有非常显著的统计学意义。这意味着,该模型中自变量(平台编码、竞拍底价、是否为全插屏广告、设备制造商和时段)对因变量(可能是广告点击率或其他指标)的影响是非常显著的,也就是说,这些自变量对于解释因变量的变异具有重要的作用。因此,我们可以使用该模型来预测因变量的值,并且可以在一定程度上理解自变量对因变量的影响程度。
模型的检验p值小于0.001说明什么
模型的检验通常会计算一些统计指标,例如假设检验中的p值,用于评估模型的显著性。当模型的检验p值小于0.001时,意味着在显著性水平为0.001的情况下,拒绝原假设(通常是指模型无效)的概率非常小,即模型的效果极为显著。因此,p值小于0.001通常被认为是非常显著的结果,说明我们有足够的证据来支持我们的模型是有效的,并且我们可以相对有信心地使用该模型进行预测或者解释。
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