如果这个P值很小，但是它这个事件却真实发生了，我们就有理由怀疑前面的假设是错误的。当然你也可以拿9次、10次大的概率相加得到一个P-value。P值不一样，我们推翻前面假设的信心也不一样。P值越小的事件发生，我们推翻假设的信心越强。如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果0.01<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。P值（P value）指当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。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...
BH法有时也称fdr法,是我们最常用的多重假设检验校正方法,可以很好的控制假阳性率和维持统计检出力。R函数p.adjust可用来计算一组p-value校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
P-Value P-Value是假设检验中假设零假设为真时观测到至少与实际观测样本相同的样本的概率。 很小的p值说明在零假设下观测极端结果的发生概率很小。如果p值很小,说明发生和原假设相同情况的概率很小。而如果出现了,根据小概率原理,就有理由拒绝原假设p值越小,拒绝原假设的理由越充分 ...
假设检验中,P值(P-value)的含义是:( ) A. 接受归无假设(原假设)犯错的概率 B. 对立假设(备择假设)成立的概率 C. 否定归无假设(原假设)犯错的概率 D. 否定对立假设(备择假设)犯错的概率 相关知识点: 试题来源: 解析 A 接受归无假设(原假设)犯错的概率 ...
假设检验中,P值(P-value)的含义是:A.接受归无假设(原假设)犯错的概率B.对立假设(备择假设)成立的概率C.否定归无假设(原假设)犯错的概率D.否定对立假设(备
即使原假设是特殊分布，计算的p值可能小于0.05，从而拒绝零假设。在身高数据的比较中，原假设为数据来自平均值为155.7的分布。如果计算出142的p-value刚好等于0.05，说明数据落在绿色或蓝色分布的可能性相同，难以确定。而如果p-value为0.03，小于0.05，我们可以拒绝原假设，认为数据来自绿色分布。
1.假设+检验 若我们知道总体的分布函数的形式,但是不知道其具体参数,为了推断总体的的某些未知特性,我们通常会提出一些关于总体的假设,例如“均值为0”、“硬币投出正面概率为0.5”。接着为了决定是否接受/拒绝这些假设,我们会从总体中做抽样得到很多的样本,并通过这些样本去决定是否接受假设,这个从提出假设、根据样本...
1、p-value 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准 α 做对比,如果p-value小于等于α,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。