significance

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我想提出类似这里Indicating the statistically significant difference in bar graph 这些图的图形考虑下面的例子库（GGPLOT2） # my data my_data <- data.frame(x = c("No","Yes"), y=c(5,25), lower = c(1,10), upper = c(15,50)) 我做

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在R中的重要性测试

我想确定两个接口之间是否存在显着差异。我有一个文本文件，看起来像这样： group conversion A 0 A 0 A 1 A 0 A 0 A 1 A 1 A 0 A 0 A 1 A 1 A 1 A 1 A 1 A 1 A 0 A 0 A 0 A 0 A 0 A 1 A 0 A 1 A 0 A 1 A 1 A 0 A 1 A 0 A

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如何在ggplot2中手动选择具有重要意义的箱形图的颜色？

我有这样一个数据帧： values TF group_num group 1 0.22722942 FALSE 5 5 2 -0.36530296 TRUE 3 3 3 0.38795866 FALSE 4 4 4 0.48439459 FALSE 4 4 5 0.93879881 FALSE 4 4 6 -0.03598468 TRUE 4 4

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Python-如何做2D数组的f测试？

问题我有两个数组，我们会打电话给他们AR1和AR2（大小（192289）），代表LAT-LON标准偏差的地图，我有一个同样大小的数组区别。我想绘制这个差异，并且在两个阵列之间的差异在统计上显着的95％置信水平（α= 0.05）上的点状模式上。我是用我的coding-这个例子的代码 How do I do a F-test in python 我用乔尔·科内特的解决方案，替代ar1并在X ar2

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过滤器值在-1和1之间excel

我有一个有一些有趣数据的excel列，但很多正面和负面的值是微不足道的。所以我想将所有值-1 1变成零。什么是最好的方法来做到这一点？任何帮助将使我的一天。

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显著测试scikit学习的置换在相同的p值的测试结果为所有分类

我试图找出结果的意义采用scikit学习的permutation test为： score, permutation_scores, pvalue = permutation_test_score(clf.best_estimator_, X_train, Y_train, cv=10, n_jobs=10, n_permutations=100, scoring='accuracy') 其中

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何时需要多重比较校正？

我在假设检验方面不是很有经验，并且在发生多重比较问题时有理解问题？正如我理解的多重比较当试图从单个数据库执行多个统计测试时发生问题。因此，为了得出正确的结论，应该调整显着性水平。（对吗？）在我的情况下，我有一个数据库，并对数据库的不同部分执行多个t检验。换句话说，每个测试的数据都与另一个测试完全不同，而所有数据都属于一个数据库。所以，原则上多重比较问题不应该存在于我的测试中，是不是？在此先

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寻找平均值的平均值（在R，棱镜，Excel中，其他任何东西都是免费的）的P值

我有最少的统计知识（生物学家，我知道它不是一个很好的借口），并希望得到一些有助于分析。我正在测量小鼠肌肉纤维的面积，其中一只肌肉受损（D），另一只肌肉未受损（U）;这是为了控制小鼠以及用药物治疗的小组。我希望评估这种药物是否影响肌肉再生，用纤维大小作为他们愈合情况的代理。每只肌肉有大约100根纤维，但数量不相等，每只小鼠有一只D和一只U肌肉，每种治疗有3只小鼠。最初我只是汇集所有纤维直径并使用方差

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比较两个多列数据帧的统计意义

我有2个数据帧。每个数据帧包含64列，每列包含256个值。我需要比较这两个数据帧的统计显着性。我只知道统计学的基础知识。我所做的是计算每个数据帧的所有列的p值。然后我比较第一个数据帧的每一列的p值与第二个数据帧的每一列的p值。 EX：第1个数据帧的第1列的p值到第2个数据帧的第1列的p值。然后我告诉哪些列在2个数据框中显着不同。有没有更好的方法来做到这一点。我使用python。

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如何从二元矩阵做R Vennerable Venn图？

基本示例的检查显示Vennerable输入必须包含一个向量列表here。所以我做的，我需要有二进制p值矩阵，并尝试基于他们的共同特点 library("Vennerable") library('limma') # vennCounts, vennDiagram library("psych") ids <- seq(1,11) M.cor <- cor(mtcars) colnam