p-value:假设检验中,p值测量的是在H0(null hypothesis, 也可以叫原假设)为真的条件下,获得某些小概率观察结果的概率。p值越小,代表在H0为真的前提下,获得观察结果的概率越小,那么这样从客观侧面也就是告诉我们可能需要否定H0假设而去接受H1(alternative hypothesis,也可以叫备选假设。p值通常取0.05 p-value用于...
在统计分析中，p-value、p-adjust和q-value是三个关键概念，它们在检验假设和控制错误率中扮演重要角色。p-value是一个在假设检验中使用的统计量，它衡量在原假设（H0）成立的前提下，观察到特定结果的概率。当p值小于预先设定的阈值（如0.05），这暗示观察结果可能不支持H0，倾向于接受备选假设（H1...
P值调整 (P-adjust) 定义:P值调整是一种统计校正过程,旨在控制在多重比较情境下错误地发现显著性的风险。通过应用特定的校正方法(如Bonferroni、Holm、Benjamini-Hochberg等),调整原始P值。 用途:P值调整用于解决多重比较问题,减少因多次进行假设测试而导致的假阳性发现。 解释:调整后的P值提供了在考虑多重比较的...
这种时候我们就需要对p-value进行校正,校正的流程这里不细说了,我们可以简单理解为,p-adjust是用来判断p-value是否可信的一个参数,它来自于p-value,但是相对于p-value可信度更高。这样我们就可以知道,在同时有p-value和p-adjust时,我们应该选择p-adjust用来作为显著性的阈值。 q-value q-value另有一些区别,它也...
r语言的p.adjust函数 r语言的p.adjust函数 在R语言中，`p.adjust`函数是用于调整p值（p-value）的函数，它可以帮助你控制假阳性错误率（falsepositiverate）。在统计分析中，p值表示观察到的数据或结果出现的概率，如果p值很小，通常我们会认为结果比较显著，有一定的统计意义。然而，当进行一系列的统计检验时，...
原因是如果在Spring Cloud Consul中使用相同的节点id进行注册，那么Consul将会将它们视为同一个节点，并将...
抛开这两个工具本身，从算法原理上来说，Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合，而LEfSe则是...
R语言add_row函数 r语言p.adjust函数 最近做项目时,使用 R语言对一些数据做回归计算,分析数据时,想查看这堆数据的相关性,得知R-squared可以得到我想要的信息,但是在打印线性关系式时,看到了R-squared,Adjust R-squared 这两个参数,有点疑惑,上网也查看了一部分资料,最后,发现有两道题可以很明白解释这两个参数,...
R语言 p.adjust 位于stats 包(package)。 说明 给定一组 p 值,返回使用多种方法之一调整的 p 值。 用法 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p)) p.adjust.methods # c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY", # "fdr", "none") 参数 p p 值的...
本帖内容被屏蔽