答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验. 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 相似问题 请问假设检验里面alpha值和p-value的计算依据是什么呢?二者有什么...
最好的办法就提高判断的标准(p value),单次判断的犯错概率就会下降,那么总体犯错的概率也将下降(类似,在多次相亲中,你可以通过提高标准来减少看走眼的概率)。在多重检验中提高判断标准的方法,我们就称之为“多重检验校正”。 最简单严厉的方法要属于Bonferroni校正。p-value除以检验次数,但标准太高使得假阴性率提...
这是我们最常用的校正P-value控制假阳性率的方式。假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1, p2, ..., p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1, p2*10000/2, ..., p10000*10000/10000。与Bonferroni correction一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此...
而significance test(显著性检验)是希望null hypothesis被否定的检验。例如,检测AB两个事件是否相关,约定俗成的是AB不相关为null hypothesis。而检测到相关是by chance 的概率就是p-value。 在确定假设的真假时,人们可能会犯两种错误: 一类错误是排除了真null hypothesis的错误(其概率记为α);...
基于p-value的假设检验:如果p-value低(低于显著水平α),通常为(),如果虚无假设为真的情况下很难观测到(样本这样的)数据,因此拒绝H0。 A. 5% B.
一、p-value相关 0. 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alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1.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。
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...
稀疏分布 Sparse p-values 如图所示,获得的p-value的值比较单一,假如做了10,000次统计检验,只获得很少的不同的检验p-value,可以使用下面的代码获取总共有多少不同的p-value。 length(unique(mypvalues)) 1. 为什么会获得这样的p-value呢? 自展或置换检验 (bootstrap or permutation test)的迭代次数太少。
p-value的算法，是基於统计量在分布中的位置，给定的alpha实际也是给了检验统计量一个位置，即拒绝域。