SPSSt检验有什么用 SPSSt检验操作步骤

完成设置后，点击“确定”（OK）按钮，SPSS会自动运行t检验并生成结果。你会看到一张输出表格，包含了以下内容：方差齐性检验的结果：如果p值小于0.05，表示两组数据方差不齐，应该选择“不等方差假设”的检验结果。t值：t检验的统计量，表示两个组均值差异的标准化值。p值：如果p值小于0.05，表示两组的均值差...

ER、PR状态对HER2阳性早期乳腺癌患者预后的影响

而且,临床T分期、临床N分期、临床分期、组织学类型、新辅助抗HER2药物和新辅助蒽环类药物与pCR率相关(p值均<0.05)(图1D-I)。值得注意的是,无论ER和PR的表达模式如何,均观察到新辅助H或HP治疗与pCR获益有关。在多变量logistic回归分析中,与ER-/PR-/HER2+相比,TPBC仍与达到pCR的可能性降低相关(OR=0.42,...

绕不开的统计:z 值、t值都在算什么之习题举例

算出z值,只是知道其落入拒绝域,拒绝原假设的风险是0.05,那么0.05是一个通用的风险概率。通过z值,我们可以知道其背后跟更精确的风险概率即P值。正如之前这篇里讲到的,知道Z背后所代表的“出现在此位置的概率”,才是关键。那这个概率P值的完整解释是什么?即——如果原假设成立,即1990年新生儿体重的总体均值与19...

追问|上科大团队开发人工智能平台,辅助CAR-T设计与优化

研究人员在论文中表示,这种创新工具将推动CAR-T设计领域迈向人工智能时代。“CAR-T的治疗能力已经远远超出肿瘤这一个适应证,它还在自身免疫性疾病、纤维化疾病、衰老、感染等疾病的治疗上展示出巨大的潜力。面对新的适应证和靶点,哪种CAR-T的设计具有最佳疗效,只有上了临床才知道。但人工智能可以在上临床之前先告诉...

六西格玛中使用的T检验是什么?

使用独立样本T检验来比较夏季和冬季实验数据的均值差异。计算T值和P值。结果解读T值:T值是一种统计量,用于衡量两组数据均值差异的程度。T值越大,差异越明显。P值:P值用于衡量观察到的数据结果发生的概率,若P值小于预设的显著性水平(通常为0.05),则认为两组数据的差异是统计上显著的。

仁济医院皋源团队:开发人工智能预测框架,革新急性呼吸窘迫症诊断...

根据混淆矩阵,该网络表现出值得称赞的预测能力(www.e993.com)2024年11月28日。然而,其性能明显不如前面提到的ARDS预测模型,后者采用了患者临床信息和实验室测试结果的综合整合。利用DeLong的检验,团队比较了Densenet模型和XGBoost模型的AUC值。此比较的P值为0.002,表明两个模型的性能之间,存在统计学上的显著差异。

R 语言GJR-GARCH、GARCH-t、GARCH-ged分析金融数据波动性预测...

最优参数的估计值、标准误差、t值和p值得以给出,如mu、ar1等。稳健标准误差也相应列出。对数似然值为11920.54。信息准则包括Akaike、Bayes等。多种检验结果如下:加权Ljung-Box对标准化残差的检验显示,部分滞后项的p值显著。加权Ljung-Box对标准化平方残差的检验,各滞后项的p值较大。

JOH新文速递 | SIRT5变异研究:与非酒精性脂肪性肝病关联新发现...

接下来,我们分析了SIRT5基因型对肝脏转录组的影响。我们发现有1618个基因与SIRT5基因型相关(未调整的p值<0.05),其中566个在携带rs12216101T>G变异的个体中上调,而1052个下调。随后,我们基于这1618个差异表达基因进行了基因集富集分析(GSEA),以了解SIRT5变异调节的通路。

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

T=观察次数k=模型参数的数量(p+q+1)很明显,当模型中加入额外的滞后参数时,残差总和会减少,但可能会出现过拟合的问题。AIC处理过拟合和欠拟合的风险。将选择AIC最低的模型。auto.arima(rets)可以通过上面的过程观察到我们计算了各种ARIMA模型的AIC,并且我们推断出合适的模型是二阶...

AI分类模型评估指标:混淆矩阵、KS、AUC

上表中得到了以下4种情况:TP(truepositive):true表示模型预测结果是正确的,positive表示模型预测结果为正例(坏人),实际也是正例(坏人),那么TP值就是预测正确的坏人数=25人FP(falsepositive):false表示模型预测结果是错误的,positive表示模型预测结果为正例(坏人),实际上是负例(好人),那么FP值就是被误判为坏...