问题标签 [p-value]

Statistics 和 R noob 想知道是否有办法将 glm 中的 p 值添加到由以下命令产生的输出的末尾：

也许是这样的：

我意识到这在某种程度上是一个“化妆品”问题，但它仍然很方便。

谢谢

这可能是一个简单的问题，但我正在尝试使用分类问题的分类器或回归的回归器来计算我的特征的 p 值。有人可以建议每种情况的最佳方法并提供示例代码吗？我只想查看每个功能的 p 值，而不是按照文档中的说明保持功能的 k 最佳/百分位数等。

谢谢

给定一个矩阵 m 我如何对行/变量进行 t.test（测试平均值是否不同于零）并获得一个矩阵，其中每列对应于例如 t.test$statistic 和 t.test$p.value为行。由于某些行有几个 NA，我同时想确保 t.test 不会因此而失败；因此在这种情况下，结果矩阵的行在 t.test$statistic 和 t.test$p.value 列中都是 NA。我想到了如下所示的内容，但我无法正确理解。最后，我需要在矩阵列表上执行此操作，但认为一旦我可以在单个矩阵上执行此操作，我就可以在矩阵列表上使用 lapply。谢谢！

R 新手，我有两个数据集——它们具有相同的 x 轴值，但 y 轴不同。

我试图找出两者之间的相关性。当我使用 Rabline通过散点图绘制 s 时，它给了我两条最佳拟合线，这似乎使一个数据集高于另一个数据集——但我真的很想知道这些之间的 p 值两个数据集就知道效果了。

查找后，似乎我应该使用t.test- 但我不确定如何让它们相互对抗。

例如，如果我运行：

它为我提供了 x 和 y 的正确方法（t1：16.84、88.58 和 t2：14.79、86.14）——但对于其余部分，我不确定：

t1：t = -43.8061，df = 105.994，p 值 < 2.2e-16

t2：t = -60.1593，df = 232.742，p 值 < 2.2e-16

显然，给出的 p 值是 (a) 微观的，并且 (b) 我不知道如何让它告诉我数据集之间的关系——而不是单独的。

非常感谢任何帮助 - 谢谢！

我是新来的，我的英语不是很好，所以我会尽量解释清楚。我正在做一个关于隐写分析ASP.NET的网络应用程序。C#我在网上寻找一个计算观察到的显着性水平的函数，或者我的算法的卡方检验中的 p 值，我在 Java 中找到了它：

这是mi搜索的结果：

chi[block]= chiSquareTest(expectedValues, pod);

chiSquareTest(double[] expected, long[] observed)

• 返回观察到的显着性水平或 p 值，
• 与卡方拟合优度检验比较相关
• 观察到的频率计数到预期数组中的频率。

我的问题是，是否有任何等效函数C#返回相同的参数？

先感谢您，

安娜。

我在 R 中使用带有模拟 p 值的 Fisher 精确检验时遇到问题，但我不知道这是否是由“技术”（ R ）引起的，或者它是否（统计上）打算以这种方式工作。

我想使用的数据集之一：

无论我多久重复一次测试，得到的 p 值总是相同的：

当我缩短矩阵时，如果行数低于 19，它会起作用。不过，这与矩阵中单元格的数量无关。将其转换为具有 3 列的矩阵后，它仍然不起作用，尽管在仅两列中使用相同的数字时它会起作用。

改变模拟 p 值：

a和中的单元数b相同，但模拟仅适用于矩阵 a。有谁知道这是统计问题还是R问题，如果是，如何解决？

感谢您的建议

例子

我有一个线性回归，它适合一个带有 3 个解释因子变量的数值因变量。每个因子变量有 2 个水平。

任务

我想访问model对象每个系数的 p 值。为了避免不必要的拦截，我已经- 1在公式中使用了。

似乎 和 的基线（参考）水平P是K隐藏的。

问题

如何更改代码以访问对象的 p 值P0和K0系数model？

注意：我不确定它是否对解决方案有影响，我实际上在我的实际问题中使用它lmrob作为稳健的回归函数，所以我决定在这个可重现的示例中更好地保​​留它。

我正在尝试将一系列 Z 分数转换为 MATLAB 中的 2 尾 P 值。我可以在网上看到很多使用 MATLAB 统计工具箱的解决方案，但我没有这个额外的包。如何仅使用核心 MATLAB 中的函数将我的 Z 分数转换为 p 值？

我正在尝试结合 Marascuilo在 JavaScript 中的过程来实现卡方测试。

最困难的部分是计算卡方检验的 p 值。那里有很多计算器，但我不想只插入数字，我想知道它们背后的数学。

C 中的这种计算看起来正是我正在寻找的（除了需要将其转换为 javascript 之外），但神奇的数字使得很难跟踪正在计算的内容。

在更高的层次上，不使用图表计算卡方 p 值的算法是什么？

我有一个包含 100 行和 2 列的数据集。每行代表直方图的 bin，两列是以分数显示的两个测量值。如果我们在两条曲线中绘制两列，我们将很容易看到两条曲线是不同的，但我想在统计上找到显着差异，例如 P 值等。有人知道怎么做吗？