p-value

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回归系数的显着性检验

有人可以向我推荐线性回归包，它不仅可以运行回归，还可以计算每个回归系数的显着性标准（std/mean），并将它们与适当的（Nk）“自由度”的p值？或者至少会提供可用于计算的输出结果？理想的情况下，为Python但需要R作为以及谢谢！

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如何通过浓缩测试更正多个测试？

我运行富集测试以找到基于双尾Fisher精确检验的一组样本中以不同比率突变的基因样本。因此，最后我有一个矩阵5x10的pvalues。我不知道如何纠正这些多重检验。我应该通过基因还是通过群集来纠正？

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如何从二项式检验

我有一个二项式检验的结果提取的p值，它看起来像这样： data: x and n number of successes = 0, number of trials = 7, p-value = 0.01563 alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5 95 percent confiden

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模拟数以千计的回归和获得p值

我期待在R中做一些基本的模拟来检验p值的性质。我的目标是看大样本规模是否趋向于小p值。我的想法是生成1,000,000个数据点的随机向量，将它们相互回归，然后绘制p值的分布并查找偏斜。这是我至今想： x1 = runif(1000000, 0, 1000) x2 = runif(1000000, 0, 1000) model1 = lm(x2~x1) 使用来自另一个线程采取代码： lmp

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用于线性回归的t-stat

我使用fitlm在Matlab中进行简单的线性回归。我的问题更多地是关于结果的解释。我有一个关于全时间系列的t-stat，比这个时间系列较小的子集上的t-stat更高。这是一种可以预期的行为，以及如何解释它？

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通过p值和皮尔逊相关性评估预测

我正在使用R对两种不同的预测模型进行一些评估。评估的基本思想是使用cor。（）的函数来比较Pearson相关和它对应的p值。下图显示了相关系数及其p值的最终结果。我们建议，即，其具有较低的相关性系数和相应的较低p值模型（以下0,05）是更好的（或者，较高的相关系数但具有相当高的相应的p值）。因此，在这种情况下，总的来说，我们会说模型1比模型2好。但这里的问题是，有没有其他具体的统计方法来量化

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aov不会返回p值在R

我有一个奇怪的问题，anova摘要结果summary(aov)。所以这里是问题所在。我有一个包含6列的数据集。这里是数据集示例： Panelist Prod.ID Overall Appearance Flavor Texture 1 196 9 9 9 9 1 239 7 9 6 7 1 354 9 8 8 7 1 427 3 8 2 3 1 577 8 9 7 9 1 638 7

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如何使用broom :: tidy（）从由lme4 :: lmer（）创建的线性混合效果模型计算p值？

我使用lme4软件包中的lmer()函数构建了一个混合效果模型。 lme4软件包由于某些良好的哲学原因而不输出系数的p值。但是，我仍然需要在我的出版物中报告p值。我知道有多种方法可以使用由lmer()创建的模型来计算p值，例如， here。我的问题是：我想使用broom包中的tidy()函数提取p值。在这里，我真的要与tidy()坚持，因为我想维护以下管道： data_frame %>% gro

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如何从numpy.linalg.lstsq获取p值？

我想计算我从numpy.linalg.lstsq获得的拟合的p值。这里的玩具例子： import numpy as np x = np.array([[ 58295.62187335],[ 45420.95483714],[ 3398.64920064],[ 977.22166306],[ 5515.32801851],[ 14184.57621022],[ 16027.2803392 ],[

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两配对t检验p值= NA和t = NaN的

我愿做以下配对t检验： str1<-' ENSEMBLE 0.934 0.934 0.934 0.934 ' str2<-' J48 0.934 0.934 0.934 0.934 ' df1 <- read.table(text=scan(text=str1, what='', quiet=TRUE), header=TRUE) df2 <- read.table