作者 | Amond Lee即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着
转载
2023-12-02 20:52:07
97阅读
# 计算 Pearson 系数的 P 值和 R 值——Python 指南
在数据科学和统计分析中，Pearson 相关系数 (r 值) 是一种重要的测量工具，用于评估两个变量之间的线性关系。同时，我们可以通过 P 值来检验这种相关性是否显著。本文将详细介绍如何在 Python 中计算 Pearson 相关系数及其 P 值。
## 流程概述
为了完成这一任务，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤
# R语言中的Pearson相关性分析
在数据分析中，我们常常希望了解两个变量之间的关系。Pearson相关系数是一种衡量两个变量线性关系强度和方向的统计量。本篇文章将介绍如何在R语言中计算Pearson相关系数，并通过示例和可视化帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是Pearson相关系数？
Pearson相关系数（通常用符号“R”表示）是一个介于-1到1之间的数值：
- R = 1
原创
2024-09-03 06:37:10
120阅读
# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
526阅读
本文共2136字，建议阅读5分钟。本文介绍了采用创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数的方法来方便地进行统计。是用R语言还是用Python语言？这是一个旷日持久的争论。在此，我们可以尝试采用折中路线：创建一个Python脚本，用该脚本模仿R风格的函数，来方便地进行统计！简介用R语言还是用Python语言？这是数据科学和机器学习的一场大的争论。毫无疑问，这两种语言在最近几年都取得了巨大的
转载
2023-08-04 10:09:35
116阅读
# Python求R值和P值
## 引言
在统计学中，我们经常需要评估两个变量之间的关系以及这种关系的强度。在相关分析中，我们可以使用R值（也称为相关系数）来衡量两个变量之间的线性关系的强度。另外，我们可以使用P值来评估这种关系的显著性。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的`scipy`库计算R值和P值，并使用`matplotlib`库绘制饼状图来可视化相关分析结果。
## 计算
原创
2023-09-19 10:53:55
334阅读
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
转载
2023-09-09 18:47:34
358阅读
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
转载
2023-06-16 19:49:44
1279阅读
# 了解Python中的Pearson相关系数和P值
Pearson相关系数是一种用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为-1到1。当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性相关性。在统计学中，Pearson相关系数通常用来衡量两个连续变量之间的线性关系。
P值则是用来判断相关系数的显著性的指标。
原创
2024-06-09 03:54:18
247阅读
在这篇文章中，我将系统地分享如何在R语言中解决与p值相关的问题。这一过程涵盖了从协议背景到逆向案例的每一个步骤，帮助读者深入理解如何在数据分析过程中处理p值。
### 协议背景
随着统计学和数据科学的发展，p值的作用愈发受到关注。p值帮助我们判断观察到的效果在零假设下出现的概率。大量的研究成本和结果评估都依赖于合适的p值解释。下面是p值定义和发展历程的时间轴：
```mermaid
time
# 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
转载
2023-08-26 13:10:19
257阅读
皮尔森拟合优度卡方检验ks检验列联表数据独立性检验符号检验秩相关检验wilcoxon检验参考资料 皮尔森拟合优度卡方检验该检验的主要目的是： 由样本评估群体是否符合某种分布情况。假设H0：群体具有某分布 备选假设H1：群体不具有改分布 思路：将数轴分为m组，样本数据会落入不同的组内。根据假设H0的分布，我们可以确定各个组的预期个数，然后与各个组的实际个数一起构造统计量K。 结论：当n趋于
转载
2023-08-21 18:13:37
1160阅读
# Spearman Rank系数的p值和r值解析
在统计学中，Spearman Rank相关系数是一种非参数的度量，用于评估两个变量之间的单调关系。与皮尔逊相关系数不同，Spearman系数不要求数据服从正态分布，因此更适用于非正态分布的数据集。
Spearman系数的值范围从-1到1。一个值为1表示完全正相关，值为-1表示完全负相关，而值为0则表示没有相关关系。此外，Spearman系数的
# Python中计算R和P值
在数据分析领域，R值和P值是非常重要的统计指标。R值通常是相关系数，用于衡量两个变量之间的线性关系；而P值则用于检验假设，通常是在假设检验中判断结果是否显著的重要指标。本文将通过Python代码示例来演示如何计算R值和P值，并附上甘特图和序列图来帮助理解。
## R值的计算
R值，即相关系数，范围在-1到1之间。R值为1表示完全正相关，为-1表示完全负相关，为
# 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
原创
2024-05-17 07:24:38
473阅读
## 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
585阅读
相信看到这篇文章的同学，一定搜了很多次下面的关键词“T检验”、“Matlab”、“P值”、“T值”网上公式一大堆，含义也都有解释，看完之后觉得T检验就是为我而生的。但是具体怎么用到自己的数据库中？代码到底怎么写？样本输入格式是啥？P值、T值怎么计算？好像并不是很懂，下面举个栗子，帮助大家实操T检验。 首先T检验是用来判断两个样本的差异性有多显著的。如上图所示，比如我们想告诉小猫怎么区分男生和女生
转载
2024-03-06 12:09:20
274阅读
> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
转载
2023-12-30 19:41:54
79阅读
最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
转载
2024-02-21 13:43:26
77阅读
一.函数1.引入我们知道圆的面积计算公式为： S = πr^2,当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：r1 = 1
r2 = 2
r3 = 3
#1.求r1的面积：
s1 = 3.14*r1**2
print(s1)
#2.求r2的面积：
s2 = 3.14*r2**2
print(s2)
#1.求r3的面积：
s3 = 3.14*r3**2
pr
转载
2023-08-04 09:58:02
435阅读
