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为什么在我的数据上运行1000x自举t-test时,p值的分布在零左右达到峰值?

在进行1000次自举t-test时,p值的分布在零左右达到峰值可能是由于以下原因:

  1. 样本量较小:自举t-test是一种非参数统计方法,它通过对样本进行重复抽样来估计统计量的分布。当样本量较小时,重复抽样可能导致样本之间的差异较大,进而影响p值的计算结果。
  2. 数据存在偏斜:如果数据集中存在较大的偏斜,即数据分布不是正态分布,那么进行t-test时可能会产生不准确的结果。自举t-test对数据分布的假设较为严格,如果数据偏斜严重,可能会导致p值的分布在零左右达到峰值。
  3. 假设检验问题:在进行假设检验时,可能存在假设设置不当或者假设条件不满足的情况。这可能导致p值的计算结果不准确,进而使得p值的分布在零左右达到峰值。
  4. 算法实现问题:自举t-test的实现可能存在一些问题,例如计算过程中的误差累积、随机数生成算法等。这些问题可能导致p值的计算结果不准确,进而使得p值的分布在零左右达到峰值。

针对这个问题,可以考虑以下解决方案:

  1. 增加样本量:增加样本量可以减少重复抽样引起的差异,提高p值计算的准确性。
  2. 检查数据分布:检查数据是否符合正态分布假设,如果数据存在偏斜,可以考虑使用非参数统计方法或者对数据进行转换来处理。
  3. 仔细设置假设:确保假设检验的假设设置合理,并且满足假设条件。
  4. 检查算法实现:仔细检查自举t-test算法的实现,确保计算过程准确无误。

需要注意的是,以上解决方案仅供参考,具体的解决方法需要根据具体情况进行调整。

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