插图框p值重要批注
我已经开始使用并且喜欢用框图来表示我的数据。然而，我很难找到一种方法来对比这两组人。在使用Ploly时，有没有办法在数据之间引入统计学意义上的比较？我想创建这样的图表： 其中*对应于p值scipy.stats.ttest_ind()和stats.ttest_ind_from_stats()可以很容易地找到两个分布的p值。 我没有在网上找到任何相关的帖子，我认为这是一个相当有用的实现，所
..
p-value相关内容
在 ggplot 条形图和箱线图上加上星号 - 表示显着性水平(p 值)
通常在条形图或箱线图上加上星号以显示一组或两组之间的显着性水平(p值)，以下是几个示例: 星数由p值定义，例如p值 可以放3颗星0.001，两颗星代表 p 值
..
如何在线性回归中手动计算 t 统计量的 p 值
我对自由度为 178 的双尾 t 检验进行了线性回归.summary 函数为我的两个 t 值提供了两个 p 值. t 值 Pr(>|t|)5.06 1.04e-06 ***10.09 ＜2e-16 ***......F 统计量:101.8 在 1 和 178 DF 上，p 值: 我想用这个公式手动计算 t 值的 p 值: p = 1 - 2*F(|t|)p_value_1 我没有得到
..
循环遍历 r 中数据帧子集的 t.tests
我有一个包含 32 个变量的数据框“math.numeric".每行代表一个学生，每个变量是一个属性.学生们根据他们的最终成绩被分成了 5 个小组. 数据如下: head(math.numeric)学校性别年龄地址 famsize Pstatus Medu Fedu Mjob Fjob 原因...组1 1 18 2 1 1 4 4 1 5 1 21 1 17 2 1 2 1 1 1 3 1
..
将星星放在 ggplot 条形图和箱形图上 - 表示显着性水平(p 值)
在条形图或箱形图上放置星号以显示一组或两组之间的显着性水平(p 值)是很常见的，以下是几个示例: 星数由p-value定义，例如p-value 还有我的问题:如何生成类似的图表?基于显着性水平自动放置星星的方法非常受欢迎. 解决方案 请在下面找到我的尝试. 首先，我创建了一些虚拟数据和一个可以根据需要修改的条形图. windows(4,4)dat
..
R-方差分析提取 p_value 的一种方式
我正在尝试对数据集的几行进行单向方差分析，然后提取 p_value 以供以后使用. 这是我所做的: anova 使用这个公式，我可以提取 pvalue 但它带有其他元素: $`1414_at`Pr(＞F)bt.factor 0.7871残差 我想要的结果只是列表中的这个.我怎么能提取它? 解决方案 考虑使用 broom.使用 tidy()，您只能提取 p.value 字段:
..
为什么我在 python 中使用 ks test 时我的 p 值等于 0 而统计量等于 1?
感谢任何先看的人. 我的代码是: 将 numpy 导入为 np从 scipy.stats 导入 kstest数据= [31001，38502，40842，40852，43007，47228，48320，50500，54545，57437，60126，65556，71215，78460，81299，96851，106472，108398，118495，130832，141678，155703
..
来自 fisher.test() 的 p 值与 phyper() 不匹配
Fisher's Exact Test 与超几何分布有关，我希望这两个命令会返回相同的 pvalues.谁能解释我做错了什么，他们不匹配? #data(选择与 dhyper() 参数名称匹配的变量名称)x = 14米 = 20n = 41047k = 40#Fisher 测试，替代 = '更大'(fisher.test(matrix(c(x, m-x, k-x, n-(k-x)),2,2),al
..
P 值、显着性水平和假设
我对 p 值的概念感到困惑.一般而言，如果 p 值大于 alpha(通常为 0.05)，我们将无法拒绝原假设，如果 p 值小于 alpha，我们将拒绝原假设.据我了解，如果 p 值大于 alpha，则两组之间的差异只是来自抽样误差或偶然.到目前为止一切正常.但是，如果 p 值小于 alpha，则结果统计显着，我假设它统计上不显着(因为，如果 p 值小于与 alpha 相比，我们拒绝零假设).
..
在四舍五入为 0 之前，R 出现的最小数字是多少?
我正在使用 R 软件(引导 Kolmogorov-Smirnov 测试)对非常大的数据集进行一些统计分析，这意味着我的 p 值都非常小.我已经对我执行的大量测试进行了 Bonferroni 校正，这意味着我的 alpha 值也非常小，以拒绝零假设. 问题是，在某些情况下，R 显示的 p 值为 0，其中 p 值可能太小以至于无法显示(这些通常用于非常大的样本量).虽然我可以很高兴地拒绝这些测试
..
Python sklearn - 如何计算 p 值
这可能是一个简单的问题，但我正在尝试使用用于分类问题的分类器或用于回归的回归器来计算我的特征的 p 值.有人可以建议每种情况的最佳方法是什么并提供示例代码吗?我只想查看每个特征的 p 值，而不是像文档中解释的那样保留 k 个最佳/特征百分比等. 谢谢 解决方案 直接对 X, y 进行显着性检验即可.使用 20news 和 chi2 的示例: >>>从 sklearn.dataset
..
使用 lmodel2 包从简化的主轴回归模型中获取回归系数
我有一个大数据集，我正在用它进行许多回归分析.我在 r 的 lmodel2 包中使用减少的主轴回归.我需要做的是从 RMA 模型中提取回归系数(r 平方、p 值、斜率和截距).我可以使用 OLS 回归轻松完成此操作: RSQ 然后将它们导出为 .csv export 这些命令似乎不适用于 lmodel2 回归.有人知道怎么做吗? 以下是一小部分数据: xy0.440895993 2
..
使用 R 提取每个回归系数的 p 值列表(1104 线性回归)
我尝试使用相同的模型进行 1104 次线性回归.我的自变量没有改变.但是，我的因变量确实如此.事实上，我有 1104 个因变量.我只能提取所有系数(包括截距)、t-stats 和 R-square stats.我还想提取 1104 线性回归中每个系数的所有 p 值列表.如何用简单的方法做到这一点? 这是我的代码: 对 M1 运行 1104 次回归 bigtest
..
如何计算 R 中线性回归中的 Pr(>|t|)?
用什么公式计算R进行线性回归时输出的Pr(>|t|)的值? 我知道 Pr (> | t |) 的值是一个 p 值，但我不明白该值是如何计算的. 例如，虽然x1的Pr(>|t|)的值在下面的输出结果中显示为0.021，我想知道这个值是怎么计算的 x1 调用:lm(公式 = y ~ x1 + x2)残差:最小 1Q 中值 3Q 最大值-6 -2 0 2 6系数:估计标准误差 t 值
..
python中岭回归的p值
我正在使用岭回归 (ridgeCV).我从以下位置导入它:从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression、RidgeCV、LarsCV、Ridge、Lasso、LassoCV 如何提取 p 值?我查过了，但 ridge 没有叫 summary 的对象. 我找不到任何针对 Python 讨论此问题的页面(为 R 找到了一个). alphas = n
..
逐步回归使用 p 值删除具有不显着 p 值的变量
我想使用p值作为选择标准执行逐步线性回归，例如:在每一步删除具有最高的变量，即最不显着的p-values，当所有值都由某个阈值 alpha 定义时停止. 我完全知道我应该使用 AIC(例如命令 step 或 stepAIC)或其他一些标准来代替，但我的老板不了解统计并坚持关于使用 p 值. 如有必要，我可以编写自己的例程，但我想知道是否有已经实现的版本. 解决方案 向你的老板展
..
python:如何将p值显着性添加到条形图
下面我有一个条形图的代码，我还想显示这些图的 Pvalue 意义.有没有什么简单的方法可以表明这些条形的统计显着性 将matplotlib.pyplot导入为pltX = [-0.9384815619939103、1.0755888058123153、0.061274066731665564、0.65064830688728]x_labels = ['A','B','C','D']错误= [0.
..
提取R中多个不变自变量的系数和p值列表
我尝试使用相同的模型进行1104线性回归.我的自变量不变.但是，我的因变量确实如此.确实，我有1104个因变量.我不知道如何提取所有系数(包括截距)和p值，以计算每一个的均值(系数和p值).如何轻松做到这一点?这是我的模型: testMCFG1 但是，这里的某个人已经向我展示了如何仅使用一个不变的自变量来完成该操作.这样可行.在下面找到这种情况的代码: y
..
如何在线性回归中手动计算t统计量的p值
我对具有178个自由度的两尾t检验进行了线性回归. summary 函数为我的两个t值提供了两个p值. t值Pr(> | t |)5.06 1.04e-06 ***10.09
..
R Stargazer报告系数，置信区间和精确的p值
我正在运行“国家/地区固定效应"模型，该模型还包含一个虚拟变量.我正在使用Stargazer软件包，但似乎无法弄清楚如何报告置信区间和确切的p值.如果我运行模型: stargazer(dummy_CPP，title ="xx"，align = TRUE，no.space = TRUE，ci = TRUE，report =('vc * p')，single.row = TRUE) 只有p值在
..