p-value

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    使用lmodel2包获得减少主轴回归模型的回归系数

    我有一个大的数据集，我正在进行许多回归分析。我正在使用r的lmodel2包减少主轴回归。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）。我能做到这一点很容易足以与使用OLS回归： RSQ<-summary(model)$r.squared PVAL<-summary(model)$coefficients[2,4] INT<-summary(model)$coefficie
    r regression intercept p-value coefficients 2017-10-10

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    如何计算48列的p值并保存结果

    我有两个18乘48的数据集。其中一人死亡，另一人死亡。两者具有相同的列名称（CNP1，CNP2，...，CNP48）。我想计算每个CNP的P值。 ，我使用的功能如下： t.test（died_CNP $ CNP1，survived_CNP $ CNP1）[3] - 如何使用此功能的48列一气呵成，并保存导致变量（p1，p2，...，p48）？
    r loops for-loop p-value storing-data 2017-07-07

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    计算的意思是，在子集比和p值对于不同的colums

    mydf <- read.table(header=TRUE, text=" id col1 col2 col3 col4 N 1 8 5 10 N 3 7 4 20 N 5 6 3 40 N 1 8 5 10 N 3 7 4 20 N 5
    r dataframe mean ratio p-value 2017-05-26

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    R：计算的随机分布的P值

    欲得到两个无规分布的观测x和y的P值，例如： > set.seed(0) > x <- rnorm(1000, 3, 2) > y <- rnorm(2000, 4, 3) 或： > set.seed(0) > x <- rexp(50, 10) > y <- rexp(100, 11) 假设T是我的测试统计量，定义为mean（x） - mean（y）= 0（这是H0），那么P值定
    r statistics montecarlo p-value 2017-07-15

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    R：计算p值使用模拟

    我写这个代码运行在两个无规分布的观测X A的检验统计量和y mean.test <- function(x, y, B=10000, alternative=c("two.sided","less","greater")) { p.value <- 0 alternative <- match.arg(alternative) s <- replicate(B, (mean(sample
    r statistics simulation montecarlo p-value 2017-07-15

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    假设测试以确定平均值是否更大

    我有一个测试Chrome浏览器版本（遥测）的性能测试套件。我试图确定一个版本在给定的测试中是快/慢还是没有明显不同。 对于每次测试运行，我提供了：avg，std，count，max，min，sum。 我可以比较两个测试运行（例如在两个浏览器之间）和我给出的：delta avg，％delta avg，delta std，％delta std ......等。我还给出了p值（直方图没有显着差异的概率）
    performance statistics mean p-value hypothesis-test 2017-05-28

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    比较两个多列数据帧的统计意义

    我有2个数据帧。每个数据帧包含64列，每列包含256个值。 我需要比较这两个数据帧的统计显着性。 我只知道统计学的基础知识。 我所做的是计算每个数据帧的所有列的p值。 然后我比较第一个数据帧的每一列的p值与第二个数据帧的每一列的p值。 EX：第1个数据帧的第1列的p值到第2个数据帧的第1列的p值。 然后我告诉哪些列在2个数据框中显着不同。 有没有更好的方法来做到这一点。 我使用python。
    python statistics analytics p-value significance 2017-07-18

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    lmer中的随机效应的p值

    我正在使用lmer函数的混合模型。我想获得所有固定和随机效应的p值。我能够使用不同的方法获得固定效果的p值，但我没有发现任何随机效果。无论我在互联网上找到什么方法，都要为它创建一个空模型，然后通过比较得到p值。我可以有一种方法，我不需要制作另一种模型？ 我的模型看起来像： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3），data = dataset）
    lme4 mixed-models p-value random-effects 2017-05-30

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    如何修改的p值（lapply R）

    如果我在这种方式 responseList <- names(mtcars)[-c(4,9)] modelList    <- lapply(responseList, function(resp) {                            mF <- formula(paste(resp, " ~ hp*am"))                            ao
    r lapply p-value 2017-06-08

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    为什么SAS不会为混合模型中的固定效应提供p值？

    我使用混合模型来查看变量的影响。我使用的代码是： proc mixed data=pb2; class treat_a treat_b hoknr_ day; model conc=treat_a|treat_b hoknr_/outp=residuals1 residual; repeated day/subject=hoknr_(treat_a treat_b)type=vc; run
    sas mixed-models p-value 2017-08-07
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