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在stargazer html回归表中未显示p值显著性

，可能是由于以下几个原因：

数据不足：如果样本量较小，可能导致统计模型无法准确地估计参数的显著性。在这种情况下，p值可能会被省略，因为它们可能不可靠。
模型选择：如果使用了复杂的模型或者存在多个解释变量，那么模型的复杂性可能会导致p值的省略。在这种情况下，建议使用其他统计指标（如系数估计值、置信区间等）来评估变量的重要性。
统计软件设置：某些统计软件可能默认不显示p值，或者需要手动设置才能显示。在这种情况下，可以查阅相关软件的文档或者进行设置，以便在回归表中显示p值。

无论是哪种情况，都建议进行进一步的数据分析和解释，以确定变量的显著性。可以考虑使用其他统计方法（如假设检验、置信区间等）来评估变量的影响，并结合领域知识和实际情况进行解释。

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什么是DOE？怎么做DOE分析？

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协方差分析是将回归分析同方差分析结合起来，以消除混杂因素的影响，对实验数据进行分析的一种分析方法，协方差分析一般研究比较一个或者几个因素在不同水平上的差异，但观测量同时还受两一个难以控制的协变量的影响，在分析中剔除其影响，再分析各因素对现测变量的影响。

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大话脑影像系列之三：趣谈散点图与相关系数

爱因斯坦喊你点击右上角蓝色“思影科技”关注我们最近不少读者对高大上的机器学习，动态脑网络，曲面形态指标共变网络感到爱不起，针对于此，我们特别推出一些基本的做脑功能的概念讲解，希望大家一步一步来，年轻人，不要动不动想一步登天，识得唔识得啊？那今天我们就谈谈这个相关系数……. 说起相关系数，从字面上的含义就可看出，就是两个信号之间的相关性。但是你真正理解内在的机理吗？结论放在最前面：相关系数，其实就是通过散点图来的。学会散点图，此生无憾！所有的一切，由这个图说起：图1

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治疗性经颅磁刺激后大规模脑电图神经网络的变化

背景：经颅磁刺激（TMS）是一种有效的治疗难治性抑郁症的治疗方法。TMS可能诱发与抑郁症相关的异常回路的功能连接改变。脑电图（EEG）“微观状态”是指假设代表大规模静息网络的地形图。典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。采用极性不敏感的修正k-means聚类方法将脑电图分割为组成的微观状态。微观状态通过sLORETA进行定位。重复测量混合模型检验了被试内随时间的差异，t检验比较了TMS应答组和无应答组之间的微观状态特征。结果：从所有可用的脑电图数据中鉴定出6个微观状态（MS-1 - MS-6）。对TMS的临床反应与MS-2特征的增加以及MS-3指标的降低相关。无反应者在微状态中没有显示出明显的变化。在TMS治疗过程中，MS-2（增加）和MS-3（减少）的发生率和覆盖率的变化与症状的变化幅度相关。结论：本研究确定了与治疗性经颅磁刺激作用相关的脑电图微观状态。结果表明，脑电图可观察到静息网络的特异性改变。

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上一篇文章中介绍了一元线性回归(R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析），然而，在实际操作中，多元性回归会更多见，因为一个响应变量会对应多个解释变量，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

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R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验

R语言系列四的第二个部分是对多组连续性数据的处理，分组往往是三组或者三组以上，当然两组数据也可以利用方差分析，但是两组数据还是建议使用t检验。同样多组数据的比较也分为参数法和非参数法，包括这个部分介绍的重点参数法方差分析，以及非参数方法kruskal—Wallis检验。

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最小二乘回归的Python实现

写在前面我们构建了非常强大的私募基金数据库，并基于这个数据库，衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统，涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的，是我们可爱又有实力的研发同志们，他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此，私募云通将在接下来一段时间内，推出《用Python玩转统计模型》系列，用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。赶快转发，让更多小伙伴知道这个消息吧！什么是OLS回归？回归分析是实现从数据到价值的不二法门。它主要包括线性回归、0-1回归、定序

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不得不学的统计学基础知识（二）

接上一期的分享，今天继续学习统计学的相关知识，今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用（一类错误与二类错误）以及相关、因果以及回归关系。

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筛选出来多基因要怎样分析才能发3+分？

大家好，今天和大家分享的是2020年1月发表在“Frontiers in Genetics” (IF=3.258)上的一篇文章“An Integrated Model Based on a Six-Gene Signature Predicts Overall Survival in Patients With Hepatocellular Carcinoma”，作者借助GEO、ICGC等公共数据库，通过生物信息学的方法筛选出6个可用于预测肝细胞癌（HCC）患者OS的基因，并构建列线图对不同数据集的样本进行预测，验证筛选基因的预后价值。

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一文搞定临床科研统计(下）

大家好，上次给大家分享了统计分析的思路及简单的T检验、方差分析、卡方检验之后，小编就迫不及待地想给大家分享更常用、更高级的统计分析方法。在介绍之前呢，小编想先和大家聊一聊正态性、方差齐性那点事。正态性、方差齐性是T检验和方差分析的基本的条件，那该如何去检呢，看过上期文章的小伙们可能已经注意到，T检验和方差分析的结果中，已经有方差齐性检验的结果。在这里，小编要提醒大家注意一下，在一般的统计分析中，想要P<0.05，说明差异有统计学意义；但是在正态性检验和方差齐性检验中，想要的是P>0.05说明方差齐或服从正态分布。那今天就让小编给大家介绍一下正态性检验的方法。

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方差分析又称F检验，在实际应用中常常需要对多个整体的均值进行比较，并分析他们之间是否存在差异，差异是否显著，这个时候我们就需要使用方差分析。

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大家好，我是邓飞，今天继续介绍《统计遗传学》这本书，本次介绍第四章：GWAS分析，主要是综述介绍，具体的实操介绍要到八九十章节。

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局部和全局特征融合的点云显著性检测

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数据挖掘之时间序列分析[通俗易懂]

1、时间序列分析之前，需要进行序列的预处理，包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，采取不同的分析方法。

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Zipper: 一种融合多种模态的多塔解码器架构

仅解码器的生成模型在文本、蛋白质、音频、图像和状态序列等多种模态中已经展示了它们能够通过下一个Token预测生成有用的表示，并成功生成新序列。然而，由于世界本质上是多模态的，最近的研究尝试创建能够同时在多个模态中生成输出的多模态模型。这通常通过在预训练或后续微调阶段进行某种形式的词汇扩展（将多模态表示转换为离散标记并将其添加到模型的基本词汇表中）来实现。虽然多模态预训练具有强大的性能优势，但也存在一些问题，如添加新模态后需要从头训练新的模型，并进行超参数搜索，以确定各模态之间的最佳训练数据比例，这使得这种解决方案不适合较小的模态。另一种方法是在预训练后进行词汇扩展，将未见过该模态的模型微调到该模态，但这会破坏原有模型的强大能力，仅能执行微调后的跨模态任务。

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数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

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向学术期刊投稿时，“变态”的审稿人向你“索要”LSD-t值，可是SPSS的输出结果中没有这个值——是不是有点悲催？！另外，大家还会有一个常见的疑问：采用LSD-t法进行两两比较之后得出来的p值，需不需要调整显著性水平？

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