校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。 一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距 另外一种是calibration函数重抽样绘制连续的校准图 我们既往文章《手动绘制R语言Logistic回归模型的外部验证校准曲线（Calibration curve）（2）》已经介绍了如何绘
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2023-06-25 09:52:54
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p.adjust()library("fdrtool")https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/1228/11/50153987_717073620.shtmlhttp://www.360doc.com/content/18/0914
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2023-09-09 18:47:34
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# 实现 "qvalue R语言" 的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将会帮助你完成 "qvalue R语言" 的实现。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 安装 qvalue 包 |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 计算 p-value |
| 步骤 4 | 计算 q-value |
| 步骤 5 |
R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每个取值水平一个评分；对于每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。读图随遍找一篇文
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2023-09-13 20:19:53
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文章目录1. 置换检验2. 操作流程3. 实例分析 1. 置换检验置换检验是一种基于重采样技术的统计检验方法，相较于其他统计检验方法，置换检验有着检验精确、不要求多种不同样本、样本变换重组和应用范围广的特点，其思想是统计量的值如果在置换分布中处于非常极端的位置（拒绝域之中）我们就有理由拒绝假设,如图所示。2. 操作流程我们要先知道几个重要的概念：显著性水平 a：估计总体参数落在某一区间内，可能犯
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2023-06-20 14:58:42
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# 如何在R语言中安装qvalue包
## 介绍
你好，我是一名经验丰富的开发者，今天我将教你如何在R语言中安装qvalue包。qvalue包是一个在生物信息学中用来进行多重假设检验的工具，非常实用。
## 安装流程
以下是安装qvalue包的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 打开RStudio或R控制台 |
| 2 | 输入以下代码安装“q
R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
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2023-06-16 19:49:44
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1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
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2023-08-26 13:10:19
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# Python P值校正：正确处理多重假设检验
在统计学中，当我们进行多次假设检验时，会面临一个普遍的问题，即多重比较效应。简单来说，就是在进行多次检验的情况下，会增加犯第一类错误（错误地拒绝真实假设）的可能性。为了解决这个问题，我们需要对p值进行校正，以确保我们的结果是可靠的。
## 什么是P值校正？
P值校正是一种统计方法，旨在纠正由于多次检验而导致的p值偏低的问题。在进行多重假设检验
## R语言回归P值
### 介绍
回归分析是统计学中常用的一种方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，P值是一种常用的统计指标，用于评估回归模型的显著性。本文将介绍如何使用R语言进行回归分析，并解释P值的含义和使用方法。
### 回归分析
回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法。它可以用来预测因变量（dependent variable）与自变量（independen
原创
2023-09-15 21:49:36
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# 调整p值在统计学中的重要性
在统计学中，p值是用来衡量数据之间差异的显著性的一个指标。通常情况下，当p值小于0.05时，我们认为数据之间的差异是显著的，可以拒绝原假设。然而，在一些情况下，我们可能需要对p值进行调整，以减少假阳性的风险。
## 为什么需要调整p值
在进行多重比较的情况下，原假设的错误拒绝率会增加，导致假阳性的风险增加。为了减少这种风险，我们需要对p值进行调整。常见的调整方
# R语言多重校正：数据科学中的统计修正技术
在数据科学和统计分析中，多重校正（Multiple Correction）是一种重要的技术，用于处理多重假设检验问题。当同时进行多个统计检验时，每个检验都有一定的错误率，这可能导致假阳性结果（Type I Error）的增加。为了控制整体的错误率，多重校正方法应运而生。本文将介绍R语言中实现多重校正的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 多重校正
在S交互运行时要显示某一个对象的值只要键入其名字即可，如： > x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 这实际上是调用了print()函数，即print(x)。在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote=参数指定字符串输出
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2023-08-25 23:23:24
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置换检验 双样本均值检验的时候，假设检验的方法就是，检查正态性、独立性、方差齐性，分别对应的参数非参数方法进行假设检验，但是，这些方法都要求样本数必须有多少多少，但是，由于试验时，各种条件的限制，导致样本量过小，此时以上方法几乎都会失真，置换检验就应运而生了。 Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算 （computat
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
# R语言p值输出函数实现方法
## 简介
在统计学中，p值是用于评估统计假设的一项重要指标。在R语言中，我们可以通过编写一个p值输出函数来实现自动计算和输出p值的功能。本文将介绍实现这一功能的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是实现“R语言p值输出函数”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述
# R语言筛选P值数据
在生物统计学和实验研究中，P值是用来判断实验结果是否具有统计学意义的一个重要指标。通常，P值小于显著性水平（如0.05或0.01）时，我们会认为结果是显著的。在实际的数据分析中，如何筛选和处理P值数据是一个常见的任务。本文将介绍如何在R语言中筛选P值数据，并附带代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 数据准备
在开始筛选之前，我们需要准备一组数据。这可以是来自实
# R语言箱图P值
在统计学中，箱图是一种用于展示数据分布的图表。箱图包含了一组数据的最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。在R语言中，我们可以利用boxplot函数绘制箱图，并使用假设检验来判断不同组数据之间的差异是否显著。
## 绘制箱图
首先，我们需要准备一些数据。假设我们有两组数据A和B，分别存储在向量data\_A和data\_B中。我们
R语言中的glmer函数用于拟合广义线性混合效应模型。在进行统计分析时，通常会计算各个变量的p值以评估其对结果的影响程度。然而，在glmer函数中，没有直接提供p值的计算结果。因此，我们需要通过其他方式来获取p值。
以下是使用R语言实现“R语言glmer没有p值”这一功能的步骤及相应的代码：
步骤 1：加载所需的包
在使用glmer函数进行分析之前，首先需要加载相应的包。我们可以使用以下命令加
