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统计学t和p是怎么算的？
统计学中的t和p分别是用于检验假设的两个重要指标。t值用于衡量一个样本均值与总体均值之间的差异，通过计算样本均值与总体均值之差除以标准差和样本大小的比值，得出t值，并与t分布表中相应的概率水平比较。
p值是指发生观察结果的概率，即出现样本中统计量或更极端情况的概率。通过比较p值与显著性水平或临界值的大小，来判断是否拒绝原假设。统计学中的t和p指标在科学研究和实际应用中有着广泛的应用，是研究人员了解样本和总体的差异、推论总体特征、验证假设重要的工具。
简单地说，t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标，例如不良贷款y对贷款余额的估计方程x的回归估计方程为:y=-0.8+0.03x,那么这个方程的系数0.03是否在统计上有意义呢？
是否贷款余额没增加1个单位，不良贷款就要增加0.03个单位呢？
那么可以通过计算其t值和p值来判断，经计算t=7.5,P=0.000，根据假设检验的相关知识，可以判断这个方程式有意义的。我认为，要想把它弄清楚，还是需要找本统计学原理的书看看好
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