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t值计算公式是T＝2πr／v（周期＝圆的周长÷线速度），T＝2π／ω（“ω”代表角速度）。若f(x)为周期函数，则把使得f(x+l)=f(x)对定义域中的任何x都成立的最小正数l，称为f(x)的（基本）周期。
t值计算方法
在计算机中，完成一个循环所需要的时间；或访问一次存储器所需要的时间，亦称为周期，周期函数的实质两个自变量值整体的差等于周期的倍数时，两个自变量值整体的函数值相等，如f(x+6)=f(x-2)则函数周期为T=8。
周期函数的性质共分以下几个类型：若T（≠0）是f（x）的周期，则-T也是f（x）的周期。若T（≠0）是f（x）的周期，则nT（n为任意非零整数）也是f（x）的周期。若T1与T2都是f（x）的周期，则T1±T2也是f（x）的周期。
若f（x）有最小正周期T*，那么f（x）的任何正周期T一定是T*的正整数倍。若T1、T2是f（x）的两个周期，且T1/T2是无理数，则f（x）不存在最小正周期。周期函数f（x）的定义域M必定是至少一方无界的集合。
|t|>tα/2(n-k-1)小于号方向为临界值α为显著水平还是不懂的话建议详读《计量经济学》或《统计学》或《概率论》课本
简而言之，t检验和u检验就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。一、样本均数与总体均数比较的t检验样本均数与总体均数比较的t检验实际上是推断该样本来自的总体均数??与已知的某一总体均数??0（常为理论值或标准值）有无差别。如根据大量调查，已知健康成年男性的脉搏均数为72次/分，某医生在一山区随即抽查了25名健康男性，求得其脉搏均数为次/分，标准差为次/分，问是否能据此认为该山区成年男性的脉搏均数高于一般成年男性。上述两个均数不等既可能是抽样误差所致，也有可能真是环境差异的影响，为此，可用t检验进行判断，检验过程如下：1.建立假设h0：??=??0=72次/分，h1：??>??0，检验水准为单侧。2.计算统计量进行样本均数与总体均数比较的t检验时t值为样本均数与总体均数差值的绝对值除以标准误的商，其中标准误为标准差除以样本含量(即样本数n)算术平方根的商。3.确定概率，作出判断以自由度v(样本总数n减1)查t界值表，或??d<0，即差值的总体均数不为“0”，检验水准为。2.计算统计量进行配对设计t检验时t值为差值均数与0之差的绝对值除以差值标准误的商，其中差值标准误为差值标准差除以样本数的算术平方根的商。3.确定概率，作出判断以自由度v(对子数减1)查t界值表，若p<，则拒绝h0，接受h1，若p>=，则还不能拒绝h0。三、成组设计两样本均数比较的t检验成组设计两样本均数比较的t检验又称成组比较或完全随机设计的t检验，其目的是推断两个样本分别代表的总体均数是否相等。其检验过程与上述两种t检验也没有大的差别，只是假设的表达和t值的计算公式不同。两样本均数比较的t检验,其假设一般为：h0：??1=??2，即两样本来自的总体均数相等，h1：??1>??2或??1??2，即两样本来自的总体均数不相等，检验水准为。计算t统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两样本均数差值的标准误。应注意的是当样本含量n较大时（如大于100时）可用u检验代替t检验，此时u值的计算公式较t值的计算公式要简单的多。四、t检验的应用条件和注意事项两个小样本均数比较的t检验有以下应用条件：（1）两样本来自的总体均符合正态分布，（2）两样本来自的总体方差齐。故在进行两小样本均数比较的t检验之前，要用方差齐性检验来推断两样本代表的总体方差是否相等，方差齐性检验的方法使用f检验，其原理是看较大样本方差与较小样本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，则可认为两样本代表的总体方差齐。判断两样本来自的总体是否符合正态分布，可用正态性检验的方法。若两样本来自的总体方差不齐，也不符合正态分布，对符合对数正态分布的资料可用其几何均数进行t检验，对其他资料可用t’检验或秩和检验进行分析。
采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<为有统计学差异，P<为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。扩展资料：F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率，如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。参考资料：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验
统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
扩展资料：
1、T检验的适用条件：
（1） 已知一个总体均数；
（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；
（3） 样本来自正态或近似正态总体
2、P值数据解释：
参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验
t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值啊，举个例子，比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布，如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(Z)));单边检验的话，应该是1-probnorm(z)。统计学是在统计实践的基础上，它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
这得用Fisher确切概率吧。。。。卡方貌似做不了
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
骨密度的值是将检查所得到骨密度（=XD）与正常年轻入群的D相比，以得出高出（+）或低于（-）年轻人的标准差（sD）数，是诊断骨质疏松症最有意义的数值。z值是将检查所测得的D与正常同龄人群的球比较而得出的值。虽然z值对诊断骨质疏松症的意义不大，但是可以反映骨质疏松的严重。
对于中老年人，T值更具有临床判定意义。
当T值为-1到时，提示骨密度减低，当T值＜时，提示为骨质疏松。
对于儿童、绝经前女性及小于50岁男性，更需要看Z值。
但是与T值直接提示为骨质疏松不同的是，Z值即便＜-2，也只是提示骨密度降低，“考虑”为骨质疏松，要确诊是否是骨质疏松，还要结合实际情况才能判断。
扩展资料
年龄与性别是影响人骨矿含量的因素之一。婴儿至青春期骨矿物质含量随年龄增长而增加，且无明显性别差异。青春期之后，骨矿含量的增加男性较女性显著，30-40岁达到最高峰值。以后骨矿物质含量随年龄的增长逐渐下降，女性下降幅度较男性大。
有资料记载对50-65岁妇女桡骨远端进行测量，每年骨矿物质含量下降率为;一个老年人其桡骨远端的骨矿含量比骨峰值下降了39%左右。
体重、身高和骨横径也是影响人骨矿含量的因素之一。男性和绝经期前的妇女骨矿含量与身高呈正相关，绝经前和绝经后的妇女骨矿物质含量与体重呈正相关。由于骨横径的个体差异，使同龄人群的骨矿含量变化较大。
若以骨矿含量/骨横径(BMC/)对骨矿含量(BMC)进行修正，使同龄人正常曲线变异系数由12%降为9%，用多元回归法处理，将身高、体重、骨横径考虑在内，则变异系数降至6%，老年人的变异系数由20%降至10%，儿童降至8%。
参考资料来源：百度百科-骨密度
人的一生有骨密度最高值的年龄段，一般是 25到35岁之间，这段时间的骨密度平均值与被测试患者的骨密度的比较，叫做t值，t值大于-1是正常，Z值是被测患者的骨密度与同龄人的比较值，比如测试患者是25岁，则与25岁的年龄的人的骨密度值比较，通俗理解就是t值是与最高值的比较，z值是与同年龄的人的比较。
t/F值是指t值或F值，两种不同的统计学方法中的参数指标；t值常见于t检验中，当t<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1F值常见于方差分析中，当F<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的（结果指标F=t的平方）。
根据向青、李春岩、苏楠、潘子昂的论文《Z-值和T-值在骨密度测量中的意义》中的第一章第一节：骨密度测试中的T值和z值分别指的是与青年人相比标准差的倍数和与同龄人相比标准差的倍数。
骨密度全称为骨骼矿物质密度，是骨骼强度的一个重要指标，以克/每立方厘米表示，表示一个绝对值。骨密度测试结果包括平均值和标准值：
1、平均值为实际测试结果。
2、标准值为预先存储在计算机内的，它包括两部分：标准值±标准差。标准值按性别和年龄的组合不同而有不同的值，即按男女性别分为两大系列组，并同时按年龄分为：20岁以前每两岁一个年龄组，20岁以后每十岁一个年龄组，每个年龄组一个值。
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骨密度测试的相关情况
据了解，以下情况的对象需要做骨密度测试：
1、女性45岁以后，钙质流失，骨量减少，需要考虑做骨密度检测。女性65岁以上和男性70岁以上，无其他骨质疏松危险因素者，需要做骨密度检测。
2、女性65岁以下和男性70岁以下，有1个以上危险因素者（绝经后、吸烟、过度饮酒或咖啡、体力活动缺乏、饮食中钙和维生素D缺乏），需要做骨密度检测。
3、有脆性骨折史或脆性骨折家族病史者，需要做骨密度检测。
4、各种原因引起的性激素水平低下者，需要做骨密度检测。
5、X线显示骨质疏松改变者，需定期要进行骨密度检测。
6、接受骨质疏松治疗需要进行疗效监测者，需定期要进行骨密度检测。
7、有影响骨矿代谢的疾病（肾功能不全、糖尿病、慢性肝病、甲状旁腺亢进等）或服用可能影响骨矿代谢的药物（如糖皮质激素、抗癫痫药物、肝素等）者，需要进行骨密度检测。
8、孕妇在孕期3、6个月各测骨密度一次，以便及时补钙，需要进行骨密度检测。
参考资料来源：百度百科-骨密度
1、t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。3、P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P<为有统计学差异，P<为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于、、。扩展资料：F值和t值是F检验和t检验的统计量值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性是出现目前样本这结果的机率。P值代表结果的可信程度,P越大,就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率，如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。参考资料：百度百科——假设检验中的P值百度百科——F检验百度百科——t检验
采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。