我得到的结果p值为零代表啥意思

在统计学中，p值为零（通常表示为p<0.001）意味着在零假设下得到所观察到的统计量或更极端值的概率非常低，接近于零。这意味着我们可以非常自信地拒绝零假设，即我们得到的结果非常显著。

在线性拟合中，如果某个回归系数的p值为零，这通常意味着该系数非常显著，即可以非常自信地认为该自变量与因变量之间存在线性关系。但是需要注意的是，即使p值为零，也不能保证得到的拟合结果是完全正确的，还需要考虑其他因素，如样本大小、数据质量等。

相关问题

lrtest结果得到的p值是0.82，这代表什么

在LR检验中，p值表示一个假设的统计显著性水平。在这种情况下，p值为0.82，这意味着我们不能拒绝零假设，即模型1和模型2之间没有显著的差异。通常，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝零假设并得出结论，即两个模型之间存在显著差异。因此，这个p值告诉我们，我们不能得出模型2比模型1更好的结论。

forestplot p值

Forest plot是一种用于展示多个独立研究结果的图形工具。它通常用于统计学领域和meta分析中，用来比较不同研究或实验之间的主要效应。

在Forest plot中，每个研究或实验由一个宽度代表效应量的小方块表示，方块的垂直线表示置信区间。垂直线上方的小直线呈现每个研究或实验的效应量的上限，下方的小直线表示效应量的下限。Forest plot的中心虚线代表平均效应量，一般是通过加权平均或固定效应模型计算得出。而效应量大小通常用点的大小来表示。

而P值是一个用来评估在假设检验中的统计显著性的指标。其数值通常用0-1之间的小数表示，代表着从零假设（不存在效应）下得到当前观测结果或更极端结果的概率。在Forest plot中，每个小方块的旁边除了标注效应量和置信区间外，还会标注相应研究的P值。

P值的大小与统计显著性有关，通常我们需要设定一个显著性水平（一般为0.05）来判断P值的大小。当P值小于显著性水平时，我们通常认为结果具有统计显著性，即拒绝零假设，接受备选假设。反之，如果P值大于显著性水平，则我们通常认为结果不具有统计显著性，即无法拒绝零假设。

总的来说，Forest plot中的P值的大小可以帮助我们判断研究结果是否在统计上具有显著性，从而对于研究和实验的结论有重要的指导作用。