http://blog.csdn.net/zm714981790/article/details/51245502?locationNum=16 轉載 Dataset ...

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 ...

參考：Add P-values and Significance Levels to ggplots ggpubr的包比較局限，能用的test也比較局限，但是做起來快速簡單。 當情況特殊時ggpubr就不能用了，可以自己做了顯著性test之后再顯示在圖上。 # show ...

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 ...

統計學意義（p值） 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值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，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值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變量關聯 ...

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 ...

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 ...

對計算好的相關系數進行顯著性檢驗。 原假設：變量間不相關，即總體的相關系數為0。 cor.test()對單個的 Pearson、Spearman 和 Kendall 相關系數進行檢驗。、 格式：cor.test（x, y, alternative=, method=） x,y： 為要檢驗 ...