概率统计样本计算公式
假设检验中的概率值怎么算？
假设检验中的概率值怎么算？
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P P{ X C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P P{ X C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P 2P{ X C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P 2P{ X C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P P{| X| C} 。
样本比例怎么算？
先计算t统计量。
t＝(x - x_cap) / se
x_cap为样本均数，se为样本均数的标准误，se＝sd/√(n-1)，sd为样本标准差，n为样本量
根据如上概率密度函数可计算在相应自由度下某个t统计量值对应的p值。现在有已建立好的t界值表，可以根据t统计量以及相应的自由度，在t界值表上查找相应的p值。
样本均值的期望和方差公式？
期望公式：E(x）s*p；方差公式：fok*l。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小
正态分布ex和dx公式？
ex和dx的公式：DXE（X^2-2XEX （EX）^2）。
D（X）指方差，
E（X）指期望
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。