基于ggpubr包为ggplot添加p值和显著性标记 这篇文章我们将讲述 如何简单比较两组或多组的平均值 如何自动化为ggplot添加p值和显著性标记,包括箱线图、点图、条形图、线图等等 准备 安装和导入所需要的R包 需要R包ggpubr,版本> ...
P值与significant的理解 来源:广州市统计局发表日期: P值可以理解为结论的风险大小,也就是根据数据得出的结果有多大的错误风险,P值越小,结论错误的风险越小,即结论越可靠。P值越大,错误的风险越大,即结论的可靠性差。实际上significant的含义应该是 非偶然的 ,当根据样本资料所得结果是significant,实际上表明这一结果 不是偶然 得到的,更可能是真实存在这样一种结果。关 ...
2016-08-04 19:25 0 2631 推荐指数:
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统计学意义(p值) 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联 ...
郑冰刚提到P值,说P值的定义(着重号是笔者加的,英文是从WikiPedia摘来的): P值就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result ...
https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/79334448 ...
显著性检验(significance test)就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(备择假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说,显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做 ...
在统计学中,显著性检验是“假设检验”中最常用的一种,显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。 一,假设检验 显著性检验是假设检验的一种,那什么是假设检验?假设检验就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断 ...
图像显著性检测-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 显著性检测是很多计算机处理的预处理,有限的计算机资源来处理数以亿计的图片,不仅耗资巨大,而且往往时间复杂度高。 那么如果说将这些资源 ...
我对显著性水平的理解是:能承担失误水平的大小。即排名第一答案所说的“犯第一类错误的最大概率”的大小。 某药品商宣传能治愈某病的概率是90%。(即原假设) 一个医生不相信宣传,于是做个了实验验证,15个人治好了11个人。而15个人应该能够治愈13.5个人。那么宣传是不是骗人 ...