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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 ...

参考：Add P-values and Significance Levels to ggplots ggpubr的包比较局限，能用的test也比较局限，但是做起来快速简单。 当情况特殊时ggpubr就不能用了，可以自己做了显著性test之后再显示在图上。 # show ...

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 ...

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 ...

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 ...

对计算好的相关系数进行显著性检验。 原假设：变量间不相关，即总体的相关系数为0。 cor.test()对单个的 Pearson、Spearman 和 Kendall 相关系数进行检验。、 格式：cor.test（x, y, alternative=, method=） x,y： 为要检验 ...