在预测建模中解释p值的概念.
在预测模型中,p值用于确定独立变量 (也称为预测器) 和依赖变量 (也称为结果) 之间的关系是否具有统计意义.一个小的p值 (通常小于0.05) 表明了反对 null假设的强有力的证据,并表明变量之间的关系不是由于随机.换句话说,一个低的p值表明了观察到的结果比观察到的数据发生的可能性是极端的或更极端的.在预测模型中,p值用于确定独立变量 (也称为预测器) 和依赖变量 (也称为结果) 之间的关系是否具有统计意义.另外,p值应该被视为一个重要的测量,因为它不是一个具有统计意义的测量,而是应该被视为一种具有统计意义的测量.在其他情况下,p值应该被视为一种很重要的测量,因为它不是一个具有统计意义的测量,而是应该被视为一种具有统计意义的测量.