统计模型如何在P>|t| < 0.05的情况下获取结果
统计模型在P>||意味着模型的系数具有统计显著性，即与因变量之间存在着显著的关联关系。下面是关于统计模型如何在这种情况下获取结果的解释：
统计模型是一种用于分析数据和预测未来趋势的数学工具。在统计学中，常用的模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、时间序列模型等。这些模型通过对数据进行拟合，得到一组系数，用于描述自变量与因变量之间的关系。
当我们进行统计模型的拟合时，通常会使用假设检验来评估模型的系数是否具有统计显著性。其中，P值是一种常用的统计指标，用于衡量系数的显著性。P值表示在原假设成立的情况下，观察到与之相同或更极端的结果的概率。通常，当P值小于某个事先设定的显著性水平（通常为0.05）时，我们会拒绝原假设，认为系数具有统计显著性。
在P>|| < 0.05的情况下，意味着模型的系数具有统计显著性。这表明自变量与因变量之间存在着显著的关联关系。具体来说，当P值小于0.05时，我们可以有较高的置信度认为，自变量的变化对因变量的影响是真实存在的。
在实际应用中，统计模型在P>||可以用于以下方面：
- 预测与预测分析：统计模型可以通过对已有数据的分析，预测未来的趋势和结果。例如，线性回归模型可以用于预测销售额与广告投入之间的关系，逻辑回归模型可以用于预测用户购买某个产品的概率等。
- 数据分析与决策支持：统计模型可以帮助分析数据，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。例如，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的偏好和需求，从而制定相应的营销策略。
- 实验设计与效果评估：统计模型可以用于实验设计和效果评估。例如，在药物研发中，可以使用统计模型来评估新药物的疗效和安全性。
腾讯云提供了一系列与统计模型相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云机器学习平台（hps://cloud.encen.com/produc/ensorflow）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于构建和训练统计模型。
- 腾讯云数据分析平台（hps://cloud.encen.com/produc/dla）：提供了强大的数据分析和挖掘功能，可以用于对统计模型进行数据预处理、特征选择等操作。
- 腾讯云大数据平台（hps://cloud.encen.com/produc/emr）：提供了分布式计算和存储能力，可以支持大规模数据的统计建模和分析。
总结：统计模型在P>||意味着模型的系数具有统计显著性，可以用于预测、数据分析和决策支持等领域。腾讯云提供了一系列与统计模型相关的产品和服务，可以帮助用户构建和训练统计模型，并进行数据分析和挖掘。
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我做的是k均值聚类，并想测试得到的聚类结果在统计上是不同的。在3级集群中，我使用集群1测试集群0，然后使用集群2测试集群2，然后尝试应用t测试集群，如下面的代码所示。如你所知，星系团有不同的长度。我对逻辑感到困惑吗？我应该使用p>0.05还是p<0.05。那么把真假放在哪里呢？
def compare_2_groups(ar1,ar2):
s,p=ttest_ind(ar1,ar2)
#if p>0.05:
if p<0.05:
return False
else:
return True
浏览 4提问于2021-12-08得票数 0
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这是我先前问题的后续发现。
我需要在结果表中有线性回归和glm模型的边际估计。将额外的统计数据包含到边距结果中是很麻烦的，但是可以进行一些修改，在本例中是一个名为getAIC的程序。
不幸的是，这种修补忽略了表格中的线性模型统计数据。
这就是我所做的：
program getAIC, rclass
estat ic
matrix list r(S)
matrix S = r(S)
ret scalar aic = S[1,5]
end
sysuse auto, clear
eststo m1: reg foreign price
*getAIC
*local
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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对于四个结果变量，我有许多回归(每年一次，超过十五年)。
我创建了两个15x4矩阵:一个是系数矩阵，另一个是t统计量矩阵。我现在被困住了，因为我想用经典的方式把它们列出来，每一行都有每个模型的系数，在它们下面是括号中的t统计数据。
我可以表出一个矩阵，但即使使用estadd，我也无法获得上述结果。
这是我的密码：
*creates matrix of all results row(year) column(outcome)
matrix OLS_years = r_Mall, r_hotMall, r_totMall, r_irpMall
matrix list OLS_years
matr
浏览 1提问于2018-12-06得票数 2
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对于我所读到的5x2cvt测试是
Dietterich提出的一种比较两种模型(分类器或回归器)性能的方法，以解决其他方法的缺点，如重放配对t检验和k倍交叉验证配对t检验。
。
我目前正在用一个不平衡的数据集做一些实验，我用SCUT进行平衡，并训练了一组不同的分类器。问题是有三个不同类可供选择的多类。我正在应用多层感知器、决策树和随机森林，经过10次交叉验证后，结果如下：
多层脉冲加速器: 0.95 acc
决策树: 0.93 acc
随机森林: 0.935 acc
当我应用5x2cvt测试时，我得到了以下结果：
MLP和DT：
T-统计数字4.75
P值0.005
所以，如果我假设在测试中，我
浏览 0提问于2019-08-02得票数 2
2回答
分位数回归和p值
、、
我正在对我的数据集应用guantile回归(使用R)。用不同的分位数回归线(taus <- c(0.05,0.25,0.75,0.95))可以很容易地得到良好的散点图图像。
当我想要为这些分位数中的每个分位数生成p值(以便查看每条回归线的统计意义)时，就会出现问题。对于中间分位数(tau=0.5)，这不是问题，但是当涉及到例如tau=0.25时，我得到以下错误消息：
>QRmodel<-rq(y~x,tau=0.25,model=T)
>summary(QRmodel,se="nid")
Error in summary.rq(QRmodel, se =
浏览 5提问于2011-06-03得票数 3
我有两个系列的数据如下。我想为df1创建一个OLS线性回归模型，为df2创建另一个OLS线性回归模型。然后统计检验这两种线性回归模型的y截距是否存在统计差异(p<0.05)，并检验这两种线性回归模型的斜率是否存在统计差异(p<0.05)。我做了以下工作
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
np.inf == float('inf')
data1 = [1, 3, 45, 0, 2
浏览 2提问于2021-03-02得票数 1
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我对R和统计都很陌生，真的需要你的帮助。我应该分析一些数据，以找到一个描述它的分析模型。我有2个反应(y1，y2)和(4个预测因素)。我考虑使用R执行分析，并遵循以下步骤: 1)对于每个响应，我测试了一个线性模型(lm命令)，并发现：
Call:
lm(formula = data_mass$m ~ ., data = data_mass)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.805e-06 -1.849e-06 -1.810e-07 2.453e-06 7.327e-06
Coe
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
这个问题与我在问过的另一个问题有关
我在Stata中运行多个logistic模型，并希望使用margins存储模型和一些后估计的结果。使用ado estout有两种相对容易的可能性(参见)。然而，两者都缺乏z统计数据或一些汇总统计数据。下面是一个示例：
. webuse acmemanuf, clear
. // estadd
. eststo est1: qui logit acceptable i.temp y
. qui estadd margins, dydx(*)
. eststo est2: qui logit acceptable i.temp y i.pressure
浏览 2提问于2014-10-30得票数 0
在Rstudio中进行夏皮罗-威尔克检验后，如何只选择p.values >0.05。我有一个92列和300行的数据帧，所以我不想一个接一个地处理。
我确实设法在我的数据en上执行了shapiro.test，这导致了92个统计数据和每列一个的p.value。有些p.value < 0.05，有些>0.05。有没有办法只选择p.value > 0.05进行进一步分析？
Thx，巴里
浏览 1提问于2020-06-10得票数 1
1回答
我很难理解p值和CIs之间的联系。图中的一些结果似乎不一致。从G1开始:将两个样本均值除以，以获得t统计量，然后表示这两个样本均值之间的差异代表总体均值。H0是:两个样本平均值之间的差值等于0(没有差异)，p值为0.05。如果p值低于0.05，我们拒绝零假设。如果它大于0.05，我们就不能拒绝这个假设。所以,
G1有一个p值0.02<0.05 ->我们拒绝空假设，我们在置信区间找不到0，所以我们拒绝零假设。人口收入不平等。在间隔中细化0将意味着我们已经找到了H0为真。G2-> CI有0，p值是0.07>0.05 ->我们不能拒绝H0.G3-> CI中没有0-
浏览 7提问于2022-02-16得票数 2
1回答
我试图用R中的mahalanobis距离来计算多元离群值，但是当我试图绘制我的结果时，我得到了一个警告信息。
这里有插图，
# install.packages(c("mlbench"), dependencies = TRUE)
library(mlbench)
data(Glass)
mydata.numeric.scaled<-scale(Glass[,-10],center=T)
# install.packages(c("mvoutlier"), dependencies = TRUE)
library(mvoutlier)
alpha.val
浏览 1提问于2018-01-20得票数 0
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我试图将回归模型的输出导出到.txt或.csv文件中。我能够从汇总()、术语(例如拦截)、p-值等导出主要信息。然而，导出的文件没有给出显示在输出底部的残差标准信息R2和F统计信息。
这里是我使用 model = lm(cs~group + sex, data = metadata) #adjusting for sex. Output的代码
调用:lm(公式= cs ~ group +性别，data =元数据)
残差:最小1Q中位数3Q最大值-16.917 -7.733 -2.506 6.934 32.494
系数:估计性病。误差t值Pr(>x_t_x)(截距) 14.051 3.7
浏览 2提问于2020-05-26得票数 1
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我使用了一个内部plm模型：
model <- plm(Y ~ x1 + x2 + x3, data=dataset, model="within", effect="twoways")
我从vcovHC包中检测到异方差，并使用plm函数计算了健壮的标准错误：
coeftest(model, vcov = vcovHC(model, method = "arellano"))
但不幸的是，我不知道如何将这些健壮的标准错误“添加”到我的原始模型中。我确实得到了vcovHC函数的结果：
t test of coefficients:
浏览 13提问于2020-11-21得票数 1
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我使用statsmodel summary获取有关我的功能的信息，并获得以下结果。 ? 如何过滤这些值，以便仅在P> | t | <0.05的情况下获得结果
浏览 54提问于2021-07-21得票数 0
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本文给出了一个简单线性回归模型t统计量的计算公式。
t=β1/SE(Beta1)
SE(beta1)=sqrt((RSS/var(x1))*(1/n-2))
如果我想用R来做一个简单的例子，我无法得到与R中的线性模型相同的结果。
x <- c(1,2,4,8,16)
y <- c(1,2,3,4,5)
mod <- lm(y~x)
summary(mod)
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
1 2 3 4 5
-0.74194 0.01613 0.5322
浏览 0提问于2017-10-28得票数 2
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我有一个时间序列数据，我使用我的数据运行了一个AR(1)模型。我想做的是对政策干预的重要性进行测试。因此，我的ts数据估计了10年(1984至1994年)的治疗效果。我从R得到的结果如下：
>Call:
arima(x = data, order = c(1, 0, 0))
Coefficients:
ar1 intercept
0.7063 -0.7838
s.e. 0.0732 1.5316
sigma^2 estimated as 18.97: log likelihood = -257.6, aic = 521.19
从结果，
浏览 0提问于2017-05-07得票数 2
我们正在使用LogisticRegressionWithSGD，并且想要找出我们的变量中的哪一个可以预测，以及有什么意义。一些统计软件包(StatsModels)为每个项返回p值.低p值(< 0.05)表示对模型有意义的添加.
我们如何从LogisticRegressionWithSGD模型中得到/计算p值？
对此的任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2016-04-29得票数 4
1回答
我试图在两个变量“面积”和“强度”之间运行lm/glm。
我在所有行合并的变量之间进行了线性模型回归，得到了如下总结结果。我想为每个城市分别运行两个变量的lm (A/B/C/D/E)。如何修改/循环脚本，使我不必运行脚本5次，并且r-平方值和模型结果被添加到dataframe中？
R1 <- lm(公式=面积~强度，数据= df1)调用:lm(公式=面积~强度，数据= df1)
残差:最小1Q中位数3Q最大值-2716.1 -1540.5 -684.3 1588.8 2686.8
系数:估计性病。误差t值Pr(>x_t_x)(截距) 1646.30 569.73 2.89
浏览 2提问于2021-08-04得票数 0
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1回答
我有很多统计模型要运行，并且我正在尝试使用pmap来遍历每个模型所需的变量名。我想返回模型摘要以及每个模型的额外信息。我可以运行模型并返回模型摘要和额外信息，但输出不是将额外信息和模型摘要保存在一起，而是首先返回所有额外信息，然后返回所有模型摘要。是否可以让每次迭代一起返回额外的信息和模型摘要？下面我有一个简化的例子。 #Import library
library(purrr)
#Set up vars
y1 <- c(runif(20, 0, 1))
y2 <- c(runif(20, 0, 1))
x1 <-
浏览 34提问于2021-09-16得票数 1
1回答
我有一个简单的GAM，有一个平滑的。当我在模型上运行summary()或anova.gam()时，它给出了光滑性的F检验。然而，目前尚不清楚dfs是用来计算f分布和p值的。
我试图了解R中的mgcv包如何确定F测试中关于光滑项的意义的df。这是在一般加法模型中给出的方程式:带R的介绍，西蒙·伍兹：
但是，当我手工计算F比和p值时，它与F测试mgcv所报告的值不一致。类似地，我不能使用包给我的F统计量，也不能使用模型中可用的自由度的任何组合(model$df.residuals、model$df.null、model$edf等)来产生相同的p值。
有小费吗？
下面是我试图在mgcv中运
浏览 9提问于2022-11-09得票数 0
1回答
我正在尝试理解如何在R的线性回归中使用分类变量。我有一些保险数据，它们具有覆盖类型(基本、扩展和保费)的分类变量。当我运行一个简单的线性回归时：
summary(lm(Customer.Lifetime.Value ~ Coverage, data = ins)) #basic sig but might not include
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 8498 2829 3.004 0.0198 *
Cove
浏览 0提问于2020-12-01得票数 1
我是数据科学和统计推断的新手，最近我一直在研究R中的统计假设检验，我想知道为什么对显着性水平的行业标准选择为0.05 (p值)而不是0.01？
浏览 1提问于2016-02-10得票数 1
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我需要绘制统计能力和复制数，在这种情况下，复制数(n)是3，但我不知道如何绘制它。
这就是我所拥有的：
library(car)
n <- 3
nsims <- 1000
p = coef = vector()
for (i in 1:nsims) {
treat <- rnorm(n, mean = 460, sd = 110)
cont <- rnorm(n, mean = 415, sd = 110)
df <- data.frame(
y = c(treat, cont),
x = rep(c(&
浏览 1提问于2021-10-20得票数 0
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1回答
我是Matlab Simulink的新手，我正在尝试在Matlab函数块中实现一个循环，在整个模拟过程中不会停止。输入：
"t“从一个简单的时钟，使它继续，直到模拟持续。
"v“和"i”给出了一个特定的"p*“值，通过稍微改变输出"D”，我想检查这个"p*“值是变大了还是变小了(在整个模型中，"v”和"i“受”D“的影响)
function D = fcn(v,i,t)
%#codegen
p1 = v*i;
D = 0.5;
D = D + 0.05;
while t > 0
p2 = v*i;
if p1 >
浏览 0提问于2013-10-05得票数 0
1回答
我想执行一个后特设邓肯测试(在r中使用“农业”软件包)后，运行单向anova比较3组的平均值。
## run one-way anova
> t1 <- aov(q3a ~ pgy,data = pgy)
> summary(t1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
pgy 2 13 6.602 5.613 0.00367 **
Residuals 6305 7416 1.176
---
Signif. codes:
浏览 3提问于2018-01-16得票数 1
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我正在尝试获得转换后的Durbin-Watson统计量的p值。
使用dwtest检查AR(1)序列相关性的时间序列数据会产生以下结果：
dwtest(rate ~ x + y + z,
+ data = data)
Durbin-Watson test
data: rate ~ time + consent + tsi
DW = 1.243, p-value = 0.003155
alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
这就是我使用prais_winsten估计器的原因。
prais <
浏览 97提问于2019-12-02得票数 0
我有一个线性模型，我试着用内源变量中的一个很好的离群值来拟合数据，而不是在外生空间。我研究过，在这种情况下，基于M-估计的RLM估计是很好的.
当我以如下方式将RLM与我的数据相匹配时：
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels as sm
modelspec = ('cost ~ np.log(units) + np.log(units):item + item') #where item is a categorical variable
results = sm
浏览 4提问于2014-02-03得票数 3
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我想要计算t统计量的p值，用于具有5%显著性水平的双尾检验。我想用标准库做到这一点。我想知道是否可以使用< random >模块中的student_t_distribution。我目前的代码如下 #include <iostream>
int main(){
double t_stat = 0.0267; // t-statistic
double alpha_los = 0.05; // level of significance
double dof = 30; // degrees of freedom
// calculate
浏览 29提问于2020-08-24得票数 0
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我应用了一个logistic regression，我想测试一下我的总体模型的统计特性。
现在，伪Rsquared (McFaddon) Rsquared = 1 - L(c)/L(null)返回模型解释的方差，其中L(c)表示拟合模型中的最大似然值，L(null)表示空模型的对应值(没有协变量，只有截距)。
似然检验统计量为LR = 2 * (L(c) - L(null))统计量，服从Chi-squared分布，可根据模型自由度进行显着性检验。
无论如何，我使用Chi-squared来计算一个非常重要的p-value，但是 pseudo Rsquared在0.021？
为什么平方和总体p-值
浏览 2提问于2019-12-06得票数 0
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我不确定，我是否能很好地理解R中的常态问题。
我有一些练习，我需要检查alpha=0.05的置信度，我在列中的值是否有正态分布。此外，我需要说，如果我拒绝假设0或没有，以及为什么。
我将只使用t.test()函数，并将返回的p.value与alpha进行比较(如果小于接受H0，则拒绝h0)，但我认为这不是练习的重点，我需要检查我的列是否具有正态分布。
有人能帮我做这个统计练习吗？
浏览 1提问于2019-06-08得票数 0
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1回答
gender = sample(10:100, 10000, replace = TRUE)
desks = sample(0:1, 10000, replace = TRUE)
trees = sample(0:1, 10000, replace = TRUE)
leaves = sample(0:1, 10000, replace = TRUE)
people = sample(0:1, 10000, replace = TRUE)
rebel = c(rep(0, 9999), 1)
df = data.frame(cbind(gender, desks, trees, l
浏览 8提问于2022-08-02得票数 0
2回答
当使用.summary()函数与pandas统计模型一起使用时，OLS回归结果包括以下字段。
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
我如何获得标准化的系数(不包括截距)，类似于在SPSS中可以实现的？
浏览 2提问于2018-06-14得票数 9
我是RapidMiner界面的新手，我想根据p值来确定我的分类模型中的变量是否重要。
在R中，我执行此summary(model)操作，并将获得包含p, t & standard error values的汇总统计信息。
但我在RapidMiner界面中找不到同样的东西。哪个操作员会给我这个汇总的统计数据。
浏览 21提问于2018-01-22得票数 0
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谁能向那些统计上幼稚的人解释一下Multiple R-squared和Adjusted R-squared之间的区别？我正在进行单变量回归分析，如下所示：
v.lm <- lm(epm ~ n_days, data=v)
print(summary(v.lm))
结果：
Call:
lm(formula = epm ~ n_days, data = v)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-693.59 -325.79 53.34 302.46 964.95
Coefficients:
浏览 3提问于2010-05-20得票数 40
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如何自定义调用中的拟合优度(gof)？
我有一些想要显示的模型，但我只得到了"Num. obs.", "Adj. R^2",和, "R^2" (参见下面的工作示例)。我想显示所有的小n、T、F-statistic和p-value，我在默认的summary()调用中得到的所有东西。
我得到的一个例子。首先是一些数据和所需的包，
# install.packages(c("wooldridge", "plm", "texreg"), dependencies = TRUE)
library(wooldr
浏览 58提问于2018-05-24得票数 6
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SELECT t.id_type, brand, model, countMod FROM types t
LEFT JOIN (
SELECT p.id_type, brand, model, COUNT( model ) AS countMod
FROM products p
GROUP BY brand) p2
ON t.id_type = p2.id_type
WHERE t.id_type = "TCE"
ORDER BY brand
这个查询可以正常工作，但我丢
浏览 0提问于2013-01-19得票数 1
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1回答
glm模型的一个p值
、、、、
我正在寻找一种方法来获得一个p值，它描述了glm模型的拟合优度。下面是一个来自lm手册页的稍微修改过的示例：
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
conf<- c(rnorm(mean=-1, sd=1, n=10), rnorm(mean=1, sd=1, n=10))
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl"
浏览 2提问于2013-07-16得票数 3
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3回答
我有逻辑回归模式，其中我显式地将阈值设置为0.5。
model.setThreshold(0.5)
我训练模型，然后我想获得基本的统计数据--精度、召回率等。
这是我在评估模型时所做的：
val metrics = new BinaryClassificationMetrics(predictionAndLabels)
val precision = metrics.precisionByThreshold
precision.foreach { case (t, p) =>
println(s"Threshold is: $t, Precision is:
浏览 2提问于2015-12-11得票数 4
1回答
我如何计算p值？
、、
我需要计算两个时间序列之间差异的统计意义，每个时间序列有4500个项。我的零假设是H_0: \mu=\mu_0。我如何计算p值？Z-统计量对p值计算有用吗？计算Z-统计量后如何求p值？我有\alpha = 0.05。
浏览 0提问于2017-03-01得票数 4
我根据两种不同的处理方法收集了两个数据样本：
sam.a <- c( 0.1333333, 0.2258065, 0.1944444, 0.2894737)
sam.b <- c(0.137931, 0.093750, 0, 0)
我第一次尝试了R中的t.test：
t.test(sam.a,sam.b)
这给了我如下的结果：(p < 0.05)
Welch Two Sample t-test
data: sam.a and sam.b
t = -4.1497, df = 5.8602, p-value = 0.006329
alternative hypothe
浏览 3提问于2015-09-12得票数 3
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给予：
Table1 (固定表)
代码：
import pandas as pd
data = [
[10.0, 10.0, 0.5, 1.0, 7.0, 1.0, 1.0],
[10.0, 10.0, 0.5, 1.0, 8.0, 1.0, 1.0],
[10.0, 20.0, 0.5, 1.0, 7.0, 1.0, 1.0],
[10.0, 20.0, 0.5, 1.0, 8.0, 1.0, 1.0],
]
table1 = pd.DataFrame(
data=data,
columns=["a", "b"
浏览 2提问于2022-10-02得票数 1
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我正在使用带有双向聚类标准错误的lmtest运行多元OLS回归。系数和标准误差工作得很好，但通常的统计量(如观测次数、R2、j)。R2、残差SE、F统计量)没有显示在回归表的底部。
下面是代码的外观：
model1 <- lm(Y ~ X + Z data=df)
model2 <- lm(Y ~ W + Y + Z, data=df)
stargazer(
(coeftest(model1,vcovCL, cluster = ~ A + B)),
(coeftest(model2,vcovCL, cluster = ~ A + B)),
type='text')
浏览 0提问于2019-12-08得票数 2
做完CDF后，我收到了以下P值(样本)
[0.43 0.12 0.0021 0.05 0.017 0.001 0.025 0.038 0.35 0.29]
我希望将我的P值与方法结合起来，并以以下方式获得输出：
选择前3个P值并组合它们，并从中获得结果(使用费舍尔方法)。例如，我的第一个组合P值是：0.43 ,0.12 0.0021，下一个P组合值是0.12, 0.0021 ,0.05，依此类推。
有人能告诉我如何利用MATLAB应用Fisher方法来解决这个问题吗？
我无法用MATLAB找到任何解决方案。
费舍尔的方法将每个测试的极值概率(通常称为“p值”)合
浏览 5提问于2016-08-24得票数 2
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关于随机化，我是不是理解错了？
、、、、
我认为随机化使治疗组和对照组之间的所有因素(无论是否观察到)相等。 为了测试这一点，我执行了以下代码，并发现在超过一半的情况下，随机化效果不佳-这意味着随机分割处理组和对照组之间至少有一个变量在统计上存在差异。 set.seed(1234)
for (i in 1:1000){
ind<-sample(2, 10000, replace=TRUE, prob=c(0.5, 0.5))
a<-as.matrix(rnorm(10000, mean=0, sd=1))
b<-as.matrix(rnorm(10000, mean=0.5, sd=1))
浏览 22提问于2021-11-15得票数 1
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我有一个以lag、psit和var作为变量的数据集。
set.seed(560)
df<-data.frame(lag= rep(1:40, each=228), psit= rep(rnorm(228, 20,
10)),var=rnorm(9120, 50, 10))
对于lag的每个子集，我希望运行一个线性回归，其中psit是由var lm(psit~var, df)预测的。我希望将模型的R平方值、F统计量和p值输出到一个数据框架中。
output<-data.frame(lag= rep(1:40, each=1), rsqrd= rep(rnorm(40, .5,
0
浏览 2提问于2017-09-29得票数 0
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我有一个具有(p，t)元组形式的多索引的DataFrame，其中p和t是浮点数。当我试图通过切片(idx=IndexSlice)选择一定的p值时，我会得到以下错误：
df.loc[idx[1.5,:]]
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.14.0rc1-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/index.py:496:
FutureWarning: scalar indexers for index type MultiIndex should be integers and not floating
浏览 1提问于2014-08-26得票数 0
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我正在寻找复制的最小数量，以满足一定的置信区间(例如10%)。我想知道Python中是否有一个函数可以通过输入alpha直接获得z值。
T统计量的stats.t.ppf(1-0.05, 999)也是类似的函数.
提前谢谢。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 3
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如何在多个光栅堆栈上使用应用函数
、、、、
亲爱的R程序员，当我使用一个叫做dissever的特定函数时，我正在尝试将一个循环转换成一个应用类型的公式。这是一个向下缩放的功能，并与栅格数据工作。它接受一个粗输入rasterLayer和一个协变量堆栈，并生成一个模型对象，其中包括输入rasterLayer的精细分辨率版本，例如：
library(dissever)
library(raster)
mod.fine = dissever(
coarse = edgeroi$carbon, # coarse resolution raster
fine = edgeroi$predictors, # stack of
浏览 4提问于2020-03-21得票数 1
我有两个数据帧 #dummy df for examples:
set.seed(1)
df1 <- data.frame(t = (1:16),
A = sample(20, 16),
B = sample(30, 16),
C = sample(30, 16))
df2 <- data.frame(t = (1:16),
A = sample(20, 16),
B = sample(30, 16),
浏览 12提问于2021-04-22得票数 0
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我正在计算比例测试的样本大小。我希望显著性水平=0.05，幂= 0.90，并且效果大小大于5%。
我希望有统计意义的结果，如果比例的差异超过5%。
但是当我使用中的pwr.2p.test函数来计算样本量时
pwr.2p.test(sig.level = 0.05, power =0.9, h=0.2, alternative="greater")
我必须将效果大小指定为Cohen的D，但它的范围据说在(-3,3)内，对此的解释是：
效果大小的含义因上下文而异，但科恩(1988)提供的标准解释是:引用自
.8 =大(标准差单位的8/10)
.5 =中等(标准差的1/2)
.2 =
浏览 3提问于2014-11-08得票数 1
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