我们都知道p值是用来说明数据间显著性差别的统计值，p值的由来以及计算方法可谓是非常有意思，所以在这里介绍给大家。 我们从一个经典的例子开始： 小明闲的蛋疼抛硬币玩，他连续抛出一枚硬币5次，并得到了(正 正 正 正 反)的结果，这时小明就想了：“这枚硬币的质量分布一定不均匀！否则我不会抛出4次正面！” &nb
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2024-02-05 07:16:55
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生物统计学统计推断的过程：Ho：XXXX会发生H1：XXXX不会发生p:XXXX会发生的概率（概率计算过程），如果是小概率，则H0不可能发生，所以拒绝H0接受H1。概率计算过程：先设定小概率事件发生概率α，计算得到p值（使用变量分布来计算），将α与p相比较，如果小于α则认定p是小概率，此事件是小概率事件不可能发生，所以拒绝HO假设，接受H1假设。 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存
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2024-06-04 06:09:43
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假设检验 通常设定两个假设:零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值 p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测里样本情况的概率。基本上是探测到零假设极端情况的概率。单侧检验 p值在数据集的一侧，由备择假设决定具体在哪一侧。双侧检验 p值在数据的两侧的检验。z统计量与t统计量 当样本容里很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计里服从正态分
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2024-01-02 13:03:57
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检验要解决的问题：根据样本观察得到的一些结论、根据经验积累得到的一些认识，以及由此得到的判断是否成立？假设检验是一种非常有用的统计方法，在统计学中具有重要的地位。
所谓的假设检验就是事先对总体参数或总体分布形态做出一个规定或假设，然后利用我们得到的样本信息以一定的概率来检验假设是否成立、假设是否合理或者说判断总体的真实情况是否与原假设存在显著的系统性差异。双侧检验是指同时注意总体参数估计值与其假设
p值还是 FDR ?差异分析如何筛选显著性差异基因，p value, FDR 如何选经常有同学询问如何筛选差异的基因（蛋白）。已经计算了表达量和p value值，差异的基因（蛋白）太多了，如何筛选。其中最为关键的是需要对p value进行校正。基本概念：零假设：在随机条件下的分布。p值：在零假设下，观测到某一特定实验结果的概率称为p值。假阳性：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。假阴性：得到了阴
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2023-09-18 15:02:22
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。 三、描述统计分析 #A/B测试
import nump
对两个独立的正态总体~和~，检验双侧假设 检验统计量~。其中，和分别为样来自和的样本方差，，为样本容量。下列代码定义了计算双侧假设的p值检验函数。from scipy.stats import f #导入f
def ftest2(F, dfn, dfd, alpha): #双侧检验函数
if F>dfd/(dfd-2): #检验统计量值大于F分布均值
p=2*
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2023-11-03 13:55:44
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在论文中，总能看到类似于这种数据评价方法： 在找了一圈之后明白了这个是使用T分布来进行数据间的相关性分析，参照这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29284854 那么什么是T检验呢： t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率解决什么问题 从而比较两个平均数的差异是否显著公式以及参数含义 t检验分为单总体检验和双总体检验。单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体
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2023-12-12 18:25:42
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用p值法计算假设的双侧检验，设，分别是检验统计量分布对应显著水平的左、右分位点，和分别为检验统计量的分布函数和残存函数。若检验统计量观测值落在其分布的均值右边（见下图），且（若令，则此时），必落在的非拒绝域中，否则落入拒绝域中（如下图中）。相仿地，当检验统计量观测值落在其分布的均值左边（如下图中的或），则时接受假设，否则拒绝假设。 对单个正态总体均值的双侧检验，检验统计量~，其p值检验法写成Py
双样本t检验2 Sample T-TEST和成对t检验Paired Test的意思和区别成对t检验Paired Test是对来自同一总体的样本，在不同条件影响下获取的2组样本进行分析，以评价不同条件是否对其有显著影响。不同条件可以是不同存放环境、不同的测量系统等。双样本t检验2 Sample T-TEST是对通过2组样本来评判其是否来自2个“总体均值不同”的总体，即评判样本的制造环境是否产生变化。
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2024-05-02 22:20:19
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双侧显著性检验是统计学中一种比较重要的假设检验方法，用于确定样本均值之间是否存在显著差异。本文将详细探讨如何在 Python 中实现双侧显著性检验，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等部分。
## 环境准备
在进行双侧显著性检验之前，我们需要准备相关的环境。在 Python 中，我们通常使用 `scipy` 和 `numpy` 等库来执行这些统计计算。这些库在不同的
假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和
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2023-09-17 07:33:08
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# Python 计算双尾p值的指导
在统计学中，p值用于检验假设的结果。在这里，我将带你了解如何在Python中计算双尾p值。整个过程可以分为几个步骤，接下来我们将通过示例学习实现这一功能。
## 流程概述
以下是计算双尾p值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 进行t检
原创
2024-10-10 03:46:11
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# Python假设检验计算p值
假设检验在统计学中起着至关重要的作用，用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符。在Python中，我们可以使用不同的库来进行假设检验，比如`scipy.stats`库中的`ttest_ind`函数用于独立双样本t检验。
## 什么是p值？
在假设检验中，p值是一个用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符的指标。p值越小，表示观察到的数据与我们的假设越不相符。
原创
2024-06-29 06:21:56
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假设检验流程：第一步：构建原假设，备择假设第二步：构建统计量，如z，计算出z值，带入标准正态分布计算p值第三步：验证p值是否小于显著性水平阿尔法，p值小于阿尔法要拒绝，p值相当于正态分布的小概率显著性水平，阿尔法，相当于拒真的概率如何确定是左右单侧检验？原假设是（期望的是）大概率事件，小概率事件发生可以推翻原假设。单侧检验和双侧检验例如，原假设均值大于某个值，用左单侧检验，检验啥？检验单个总体的
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2024-07-25 13:24:28
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本篇主要是我自己对第9章假设检验复习。主要内容涉及假设检验的基本知识和两总体均值和比例的推断。假设检验的基本概念① 将研究中的假设作为备择假设，将被挑战的假说作为原假设例：制造一批新型燃油喷射系统，新型燃油喷射系统的平均效率超过了24英里/加仑，令燃油效率的总体均值为μ，则备注假设（研究中的假设）就是μ > 24，原假设为μ ≤ 24。也就是我们不怎么希望看的得证的为原假设。② 假设
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2024-01-13 06:41:05
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# Python双样本t检验p值的理解
在科学研究和实验分析中，我们常常希望比较两个样本的均值，以确定它们之间是否存在显著差异。在这种情况下，双样本t检验是一种常见的统计方法。这篇文章将向你详细讲解双样本t检验的概念，p值的意义，以及如何使用Python进行相应的分析。
## 什么是双样本t检验
双样本t检验（Two-sample t-test）是一种假设检验方法，用于比较两个样本均值的差异
原创
2024-09-07 04:26:05
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# 在Python中进行P值检验
P值在统计学中是一个非常重要的概念，用于检验假设的真实性。通过P值，我们能够判断观察到的结果是否具有统计显著性。在这篇文章中，我们将逐步了解P值的定义、计算方法，以及如何在Python中使用科学计算库进行P值检验。
## 什么是P值？
P值（Probability Value）是用来衡量观察到的结果在原假设下的可能性的数字。具体来说，P值越小，观察到的结果在
# 使用R语言实现双侧检验的步骤
在统计学中，双侧检验用于判断一个样本的均值是否与已知的总体均值存在显著差异。下面，我将引导你通过一个简单的步骤，使用R语言实现双侧检验。在开始前，请先确认你有R语言的环境，可以使用RStudio或其他IDE。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
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