助计量经济学高手！！P值与接受或拒绝原假设之间的关系是？？

通俗点说，那个P值是指“接近原假设的概率”，例如T统计量的P值，是指参数接近0的概率（因为原假设是参数为0），我们一般用5%的显著性水平，如果P值小于0.05，即参数等于0的概率小于0.05，我们就可以认为，拒绝原假设了，即通过了显著性检验。

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值，比如算出来p值是10%，说的就是，你如果以此为界拒绝原假设的话，那么有10%的可能性要犯错误，就是说本来原假设对，但是你却给拒绝了。所以说p值越大，拒绝原假设的理由越不充分，有时候p值算出来接近0，就说明，你以这个数为界，如果拒绝原假设，那么你不可能犯错误，就说明你这个数字非常不符合原假设。是不是很绕啊？！

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