我使用了两种方法，每种方法都产生一个 p 值：
p1
p2
鉴于这些方法不同且互补，我会将它们的 p 值组合为几何平均值：
p=sqrt( p1 * p2 )
虽然我很确定有更严格的方法来实现这种组合，但我首先瞄准的是一种直观且简单的方法。
然而，这种 p 值的平均值有意义吗？
我准确地说，我对事件相对于它们的 p 值的排名感兴趣，而不是它们的绝对值。
干杯，泽维尔
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如果这些方法非常独立，那么 Fisher 方法提供了一种组合 p 值的简单方法：http: //mikelove.wordpress.com/2012/03/12/combining-p-values-fishers-method-sum-of- p-values-binomial/ 在某种程度上与几何平均值有关。
于 2014-10-07T15:10:30.027 回答
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我想如果你考虑清楚的话，你可以自己回答这个问题。p 值是模型p(data | something)、something参数和假设的某种组合。是什么sqrt(p(data | something) p(data | something else))？有没有一个普遍的概率法则可以让你从中推导出其他表达式？
于 2014-10-06T17:31:38.513 回答