p_value>0.05的话，一定接受原假设吗？

不，当 p-value 大于显著性水平（通常为 0.05）时，并不一定接受原假设。p-value 是在给定原假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。

通常，当 p-value 大于显著性水平时，我们无法拒绝原假设，但不能确定原假设一定成立。这是因为 p-value 大于显著性水平仅表示观测到的数据在原假设下产生的概率较高，但并不能证明原假设正确。

决策是否接受原假设还取决于具体的研究问题、领域知识和实际需求。在某些情况下，即使 p-value 大于显著性水平，我们仍可能接受原假设，特别是当样本容量较小或者存在其他相关证据支持原假设时。

因此，在解释检验结果时，除了考虑 p-value 外，还应该综合考虑其他因素，如样本容量、效应大小、实际应用背景和领域知识等。重要的是进行全面的分析和判断，而不仅仅依赖于单一的 p-value。

相关问题

triggerTime(long delay)方法中为什么要判断delay < (Long.MAX_VALUE >> 1)？

在调度线程池执行器中，判断 `delay < (Long.MAX_VALUE >> 1)` 的目的是为了避免在计算触发时间时出现溢出的情况。

`Long.MAX_VALUE` 是 Java 中 `long` 类型的最大值，它表示一个固定的极大值。当我们进行计算时，如果 delay 的值接近 `Long.MAX_VALUE`，那么在计算 `triggerTime = System.currentTimeMillis() + delay` 时，可能会导致溢出。

为了避免溢出，通过判断 `delay < (Long.MAX_VALUE >> 1)`，即 delay 是否小于 `Long.MAX_VALUE` 的一半，确保 delay 的值足够小，不会导致溢出。右移一位相当于除以2，所以 `(Long.MAX_VALUE >> 1)` 表示 `Long.MAX_VALUE` 的一半。

这个判断条件是一种保守的做法，确保在计算触发时间时不会出现溢出问题，以提高代码的健壮性和可靠性。

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

这个错误提示说DataFrame对象没有append属性，可以改成使用concat方法将结果添加到新的DataFrame中，代码如下：

t_test_results = []
for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]):
    t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2])
    t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, index=[i]))
t_test_results = pd.concat(t_test_results, ignore_index=True)
significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]

这样就可以将每次循环得到的结果按行添加到一个列表中，最后使用concat方法将列表中的DataFrame对象合并成一个DataFrame对象。