【统计学&机器学习】假设检验的集成方法讨论

在我们集成检验的框架里,我们也可以画一个p值随着检验个数B变化的图,看p值在什么时候变得稳定,来直观地选择B。5.总结在论文中还介绍了针对其它几个检验问题(比如稀疏信号)的集成检验方法。与集成学习一样,集成想法在检验中也是非常符合直觉的。因此,我们期待在以后的研究中,集成方法可以在更加广泛的检验问题...

数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

P值是在假定原假设正确的条件下,检验统计量取样本统计量或沿备择假设方向趋于更为极端值的概率。利用p值进行假设检验的准则是:将p值与事先确定的显著性水平α进行比较,若p值小于α,说明小概率事件发生,则拒绝原假设;若p值大于等于α,则不能拒绝原假设。(4)两类错误(图86)图86在假设检验中,犯第I类...

P-value, qvalue, FDR什么区别?总被审稿人提起的多重假设检验校正...

假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1,p2,...,p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1,p2*10000/2,...,p10000*10000/10000。与Bonferronicorrection一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此基础上除去了各个原始p-value的排序值。具体计算方...

总被审稿人提起的多重假设检验校正是什么?

P(在m次检验全部决策正确)=(1-α)^mP(在m次检验中至少一次决策错误)=1-(1-α)^m随着检验次数的增多,出现至少一次决策错误的概率快速提高。当说起“根据假设检验的次数校正p值”时,意思是控制整体的。例如:当做差异基因检测时,每个基因分别进行检测生成一个值。如果值设置为,每个差异基因识别出错的概...

【統計學】终于有人把p值讲明白了

导读:p值(Pvalue)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,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。作者:罗恩·科哈维(RonKohavi)、黛安·唐(DianeTang)、许亚(YaXu)...

“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验

现在的统计软件很发达,任何软件都可以求出p值(www.e993.com)2024年12月19日。在第一种备择假设下,也就是在双侧检验的情况下,我们基于z值求出的p值是1.1×10^-5。而在单侧检验下的p值为5.4×10^-6。在事先设定的显著性水平下,这两种检验的原假设都会被拒绝。根据理论或常识无法对估计系数的影响方向做出肯定的判断,即有可能为正也有...

【p值之争】斯坦福大学陆教授有话说

我们得出了如下的结论:对于检验临床试验的中的零假设(nullhypothesis)和替代假设(alternativehypothesis)来说,使用p值是一种有效的方法。然而,仅仅利用从某单一统计检验所得出的p值来判断研究项目的科学价值则是一种对p值的滥用;为得到可信的临床研究结果,我们需要将利用p值得到的推断检验的结果与次要结果...

使用student’s T检验的未必是学生

假设检验是用反证法来证明某一假设是否成立的方法,其思路为:1)假定这个假设H0是成立的,并构造出一个服从某一分布F(X)的统计量X(X～F(X));2)计算服从分布F(X)的随机变量x大于(或小于)统计量X的概率P(或者P),这一概率值记为p-value;3)选定一个显著性水平alpha,如果p-valuealpha,则认为原来的假设...

p值是什么?统计学家用最简单的方式告诉你

什么是p值;统计显著性。Part1假设检验▲假设检验在讨论p值的意义之前,我们先理解一下假设检验。在假设检验中,常用p值确定结果的统计显著性。我们的最终目标是确定结果的统计显著性。而统计显著性建立在这3个简单概念之上:假设检验

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

p-value是统计假设检验中针对原假设的证据强度的度量。它告诉我们在原假设为真的情况下观察到的结果比我们得到的结果更极端的概率。简而言之,它可以帮助我们确定仅靠偶然获得结果的可能性。如果p值非常小(通常小于0.05),我们可以拒绝零假设并得出观察到的效果具有统计显着性的结论。p值是统计分析中的一个重要概...