原文:P值與significant(顯著性)的理解

P值與significant的理解 來源:廣州市統計局發表日期: P值可以理解為結論的風險大小,也就是根據數據得出的結果有多大的錯誤風險,P值越小,結論錯誤的風險越小,即結論越可靠。P值越大,錯誤的風險越大,即結論的可靠性差。實際上significant的含義應該是 非偶然的 ,當根據樣本資料所得結果是significant,實際上表明這一結果 不是偶然 得到的,更可能是真實存在這樣一種結果。關 ...

2016-08-04 19:25 0 2631 推薦指數:

查看詳情

基於ggpubr包為ggplot添加p顯著性標記

基於ggpubr包為ggplot添加p顯著性標記 這篇文章我們將講述 如何簡單比較兩組或多組的平均值 如何自動化為ggplot添加p顯著性標記,包括箱線圖、點圖、條形圖、線圖等等 准備 安裝和導入所需要的R包 需要R包ggpubr,版本> ...

Tue Sep 21 22:54:00 CST 2021 0 261
統計學中的P顯著性的意義

統計學意義(p) 結果的統計學意義是結果真實程度(能夠代表總體)的一種估計方法。專業上,p為結果可信程度的一個遞減指標,p越大,我們越不能認為樣本中變量的關聯是總體中各變量關聯的可靠指標。p是將觀察結果認為有效即具有總體代表的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變量關聯 ...

Wed Apr 08 21:10:00 CST 2015 0 6106
P(P-value),“差異具有顯著性”和“具有顯著差異”

鄭冰剛提到P,說P的定義(着重號是筆者加的,英文是從WikiPedia摘來的): P就是當原假設為真時,比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result ...

Fri Aug 05 02:55:00 CST 2016 0 54816
顯著性檢驗

顯著性檢驗(significance test)就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷這個假設(備擇假設)是否合理,即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說,顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異,還是由我們所做 ...

Tue Aug 16 19:54:00 CST 2016 0 2827
統計4:顯著性檢驗

在統計學中,顯著性檢驗是“假設檢驗”中最常用的一種,顯著性檢驗是用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。 一,假設檢驗 顯著性檢驗是假設檢驗的一種,那什么是假設檢驗?假設檢驗就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷 ...

Tue Jan 22 16:27:00 CST 2019 0 2766
關於圖像的顯著性檢測

圖像顯著性檢測-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 顯著性檢測是很多計算機處理的預處理,有限的計算機資源來處理數以億計的圖片,不僅耗資巨大,而且往往時間復雜度高。 那么如果說將這些資源 ...

Tue Mar 05 04:02:00 CST 2019 2 822
顯著性水平

我對顯著性水平的理解是:能承擔失誤水平的大小。即排名第一答案所說的“犯第一類錯誤的最大概率”的大小。 某葯品商宣傳能治愈某病的概率是90%。(即原假設) 一個醫生不相信宣傳,於是做個了實驗驗證,15個人治好了11個人。而15個人應該能夠治愈13.5個人。那么宣傳是不是騙人 ...

Sat Jan 05 02:03:00 CST 2019 0 675
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM