p-value

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R에서 pvalues를 시뮬레이트하려고합니다. 20,000 개의 테스트 통계를 시뮬레이션 중이며, 일부는 중앙 T 분포에서, 나머지는 비 중심 T 분포에서 시뮬레이션합니다. 중앙 T 분포에서 테스트 통계의 비율을 나타내는 다양한 pi0 값을 반복합니다. 그러나이 pi0 벡터를 반복하면 길이가 항상 20,000이되는 것은 아닙니다. 코드가 첨부됩니다. 일부

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자바 스크립트 및 통계 : p- 값을 계산하기위한 라이브러리?

자바 스크립트로 p- 값을 계산할 수있는 라이브러리가없는 것 같지만 어떻게 될 수 있습니까? 나는 뭔가 있어야한다고 확신합니다. 이 값을 계산하는 두 가지 옵션이 있지만 웹 페이지에서 코드를 찾아 필수품에 적응해야합니다. http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/otherapplets/pvalues.htm#rtdist

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r에 그룹화 된 상자 플롯에 p- 값 표시

내 데이터 위에 호가있는 p 값을 표시하려고합니다. 내 데이터는 다음과 같습니다 :는 ID Blog Region Dimension Score 1 Blog1 PK Info. vs. P. Focus -4.75 2 Blog1 PK Info. vs. P. Focus -5.69 3 Blog1 PK Info. vs. P. Focus -0.27 4 Blog1 P

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옥타브 mann-whitney/u_test p- 값 혼란

mann-whitney 테스트의 결과가 혼동스럽고 gnu 문서가 도움이되지 못했습니다. 여기 https://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/Tests.html는 I 시도 간단한 예이다 octave:1> x=[1,1,1,1,1] x = 1 1 1 1 1 octave:2> y=[2,2,2,2,2,2

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Python에서 카이 제곱 적합도 테스트 : 너무 낮은 p 값이지만 피팅 함수가 정확합니다.

관련 질문에서 2 일 동안 검색 했음에도 불구하고이 문제에 대한 답변을 아직 찾지 못했습니다 ... 다음 코드 는, I는 해당 통상 랜덤 다음 히스토그램으로 표현되는 변수 분산 생성 : 그 후 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 10000 # number of generated r

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강력한 p- 값으로 간주되는 것은 무엇입니까?

안녕하세요. 통계에 익숙하지 않고 p- 값에 대한 설명이 필요했습니다. 지금까지 우리는 5 % 유의 수준을 사용하면 귀무 가설을 기각하고 p- 값이 0.05보다 작 으면 대체 가설을 수락한다는 것을 알게되었습니다. p 값이 0.05보다 크면 증거가 충분하지 않으며 귀무 가설을 거부 할 수 없다고 말합니다. 나는 p 값이 0.05보다 크다면 귀무 가설을 수락

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플롯에있는 그룹화 된 데이터와 독립적 인 ggplot의 선을 그립니다.

ggplot에서 선을 그리는 데 어려움이 있습니다. 나는 here 토론 된 문제를 낭송하고 있습니다. 해결책은 gplot 미학에 하나 더 많은 요소가 도입되었을 때 작동하지 않는다고 제안했습니다. 여기에 코드가 있습니다. pp <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg, colour = factor(cyl))) + geom_box

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Python의 정규 검사에서 p 값의 해석

데이터에 대해 정상 검사를 수행하고 있습니다. 일반적으로 원시 값과 QQplot의 히스토그램에 의해 지원되는 것처럼 데이터가 대략 정상 (충분히 정상) 일 것으로 기대합니다. 나는 Kolmogorov-Smirnov 및 Shapiro-Wilk 테스트를 수행했으며 여기서 혼란스러워합니다. 내 p 값은 거의 0입니다. Kolmogorov-Smirnov 통계 =

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p.adjust() - 함수 사용 방법

두 개의 큰 데이터 집합에서 얻은 p-values 목록을 wilcox.test() 함수를 사용하여 얻었습니다. 여러 비교가 있으므로 p- 값을 조정해야합니다. 문제는 무엇입니까? p.adjust() 기능이 작동하지 않습니다. 누군가가 단계별로 무엇을해야하는지 알려주시겠습니까? 그래서 모든 알려진 p 값에 대해 p- 값을 조정 했습니까?

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ifelse 문에서 p-value를 기준으로 사용하는 방법은 무엇입니까?

값이 통계적으로 컨트롤과 다른 경우 두 컨트롤 그룹의 값을 컨트롤과 비슷하거나 다른 것으로 분류하는 데이터 프레임에 열을 추가하는 방법을 찾으려고합니다. 난이도 가능하다는 것을 잘 모르겠어요,하지만이 전 df <- data_frame(species = rep(c("X1", "X2", "X3", "X4"), times = 12), condition