significance

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    我正在分析R中9个图的数据集,并希望将它们彼此进行比较。我的响应变量不是正态分布的。 现在我的问题: 有9 + 8 + 7 + ... + 2 + 1 = 45对组合进行测试。 R可以自动执行此操作吗?如果是,如何? 我的愿望输出将是一个box-whisker图,其中我的9个绘图位于x轴上,y轴上的响应变量以及绘图上方的小写字母表示显着性差异。 提前致谢!

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    我一直在使用R来模拟数据使用线性回归。使用“摘要(模型)”命令,将提供系数显着性和模型显着性(F统计)的详细信息。 Weka可以提供这些措施吗?

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    我正在研究一个问题,我想用正态分布的西格玛来表达我的统计学意义上的相关峰。例如,如果我的峰值在95%的意义上,它将在2sigma。基本上我所要求的是说我有一个任意的峰值重要性(例如92%),我将如何用正态分布的西格玛表示这一点?我意识到这是一个更普遍的统计问题,所以任何阅读/背景都会受到鼓励。或者,如果Python作为一个简单的函数来转换/计算这也是可行的。 谢谢!

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    我有一个大的相关矩阵(类似于50 * 50)。 我使用cor(mydata)函数计算了矩阵。 现在我想拥有同等重要性的矩阵。 使用cor.test()我可以有一个显着性水平,但有一个简单的方法来获得所有1200?

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    我想在R中执行bootstrapped配对t检验。我尝试过使用参数配对t检验返回p < .05的多个数据集,但是当我运行bootstrap时,我得到的p值介于0.4和0.5。我运行这个不正确吗? differences<-groupA-groupB t.test(differences) #To get the t-statistic e.g. 1.96 Repnumber

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    对于我的研究,我进行了病毒载量测量的元分析,以测试A和B之间的特定交互是否影响其水平。 这是我获得使用R中的森林图: 不过,我不知道如何解释它。我知道这个结果是有意义的,因为p = 0.0073,因为整体效应估计值95%CI不会重叠0.然而,这意味着钻石在森林的右侧是什么?

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    具有4组(A,B,C,d) 它们中的每含有不同数目的男性和女性 male_A = 46 male_B = 241 male_C = 202 male_D = 113 female_A = 43 female_B = 134 female_C = 100 female_D = 53 如何可以识别具有统计学上的基团男女不同比例?使用MATLAB建议,将不胜感激...... 可能的解

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    嗨,这是r中显着性测试的定义。如果你在r中进行线性回归,这是r回退的。 签字。代码:0''0.001''0.01''0.05'。'0.1''1 我的问题是***什么是显着性水平?它不能是0. **意味着显着性水平为0.1 %和*是1%的显着性水平。是在5%的水平。是吗?

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    我正在比较wilcoxon等级总和测试的列数据对,并且我得到了大多数比较的完全相同的pvalue。我想知道从数据来判断我是否犯了错误,或者一切都没问题。以下是一些比较。 这是我用 wtresult<-wilcox.test(datachunk[,i],datachunk[,(i+1)],paired=FALSE) 在这里,与上面所使用的数据结果进行比较。 X1 X2 X3 33

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    有人可以向我推荐线性回归包,它不仅可以运行回归,还可以计算每个回归系数的显着性标准(std/mean),并将它们与适当的(Nk)“自由度”的p值?或者至少会提供可用于计算的输出结果? 理想的情况下,为Python但需要R作为以及 谢谢!