有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里， “P值为零”， 一个声音传来， “但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了” 从此，这个世界上充斥着谎言。...实际上，问题并不在数据中，而是P值出了问题，正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说，“P值没有起到人们期望的作用，因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢？为什么P值没有达到人们的期望？...现在和数说君一起来梳理一下P值和假设检验的历史，并从中寻找答案吧。 ? 二、P值和假设检验的历史 1....Fisher P值能风靡学术界这么多年，费雪是第一推手，被他推动的除了P值，还有被称为“费雪学派”（Fisherian）的假设检验思想。...了，因为P值从来没有被证明可以用来接受某个假设，即使是拒绝假设，也是基于某个样本得出的结论，当样本变动时，结论很可能也会变动。 P值检验会如此不靠谱？
P值广泛用于统计中，包括T检验、回归分析等。大家都知道，在假设检验中P值起到非常重要的作用。为了更好理解P值，先来看看什么是原（零）假设。 在假设检验中，什么是原（零）假设？...图片 什么是P值？ 天行健表示：P值是介于0和1之间的一个数值，用来测量你的数据和原假设有多大的相符性；P值表达的是，你的数据有多大的可能性呈现是一个真实的原假设？...如果P值比较小(＜0.05）,那么你的样品（参数）有足够的证据告诉你，可以拒绝原假设，即新旧材料之间有差异； 如果P值>0.05,那么我们很难下结论说新旧材料间是明显差异的，只能说没有足够的数据和证据证明差异性...； 如果P值恰好等于0.05，那么我们很难有结论说有无明显差异，在这种情况下，需要收集更多的数据来重新计算P值；或者，冒着一定的风险认为新旧是有差异的。
P值的争论，纪念一下100年前的今天。...实际上，问题并不在数据中，而是P值出了问题，正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说，“P值没有起到人们期望的作用，因为它压根就不可能起到这个作用。” ? 为什么呢？为什么P值没有达到人们的期望？...现在和数说君一起来梳理一下P值和假设检验的历史，并从中寻找答案吧。 ? 二、P值和假设检验的历史 1....Fisher P值能风靡学术界这么多年，费雪是第一推手，被他推动的除了P值，还有被称为“费雪学派”（Fisherian）的假设检验思想。...了，因为P值从来没有被证明可以用来接受某个假设，即使是拒绝假设，也是基于某个样本得出的结论，当样本变动时，结论很可能也会变动。 P值检验会如此不靠谱？
P值，通常被我们用来判断是否接受一个假设，关于P值的前世今生，可以看数说君的了一篇文章《P值之死》，在微信公众号中回复“P值”查看。...至于P值是怎么来的，为什么用P值和α相比来判断，可以去看《P值之死》，里面已经进行了详细的梳理。...对于每一个检验的P值，有： P<α=0.05/m，我们才能拒绝H0； 这样我们就校正了显著水平，当然我们也可以让α保持不变，去校正P值： P*m<α=0.05，我们才能拒绝H0； 也就是说，每一个检验做出来的...P值，我们都要乘以m，叫做校正后的P值，然后去和0.05进行比较。...那么，该如何做到？很简单，参照下面的步骤即可： FDR correction 首先，对m个p值按从小到大的顺序进行排序 ? 从P(1)开始，到P(2)、P(3) ...
问题 前几天有个人问了我一个问题，问题是这样的，他有如下的一张二值图像： ? 怎么得到白色Blob中心线，他希望的效果如下： ?...显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段，本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架，提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中，另外skimage包也支持图像的骨架提取。...这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取，得到上述图示的中心线。...有两个相关的函数实现二值图像的骨架提取，一个是基于距离变换实现的medial_axis方法；另外一个是基于thin的skeletonize骨架提取方法。...此外还可以通过形态学的膨胀与腐蚀来实现二值图像的骨架提取，下面的代码实现就是分别演示了基于OpenCV的两种骨架提取方法。
p值的计算，R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？...这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...\frac{S_{y}^{2}}{m}}} \sim N(0,1) 假设检验的介绍看博客：http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/67640775 p值是说在原假设成立的条件下...，原假设发生的概率，若是p值小于0.05，发生概率小于0.05时，认为是小概率发生了，即是差异性显著，拒绝原假设。...公式： 双边假设的p值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
13] "NORM_G" "NORM_C" [15] "NORM_T" 在这些control探针中， NEGATIVE探针用于计算探针的P值...minfi 中计算探针P值的过程如下： 探针的P值 = 1 - P(intensity) 假设探针的信号强度服从正态分布，首先要计算出该正态分布的期望和方差。...该探针检测到的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A）+ P(B) = 1。 探针的P值代表这个探针的信号质量可靠的概率，所以在计算时，只需要用1减去不可靠的概率就行了。...以上就是minfi计算探针P值的详细过程。 计算出探针的P值之后，就可以根据p值进行过滤了。从计算过程也可以看出，P值越小，探针质量越高。
QloginPCode 腾讯WEB登陆协议p值算法，node.js编写，下面是服务端源码，算法请自行去github下载 点击下载 var http = require('http'); var RequestUrl...get.vcode; response.writeHeader(200, { "Content-type": "text/html;charset=utf8" }) try { var p...= login.getmd5(uin, pwd, vcode); response.write(p); } catch (err) { response.write(err.toString
在 Java 中，有时候需要从一个对象列表中提取某个属性值，并去除重复的值。本文将介绍两种方式来实现这个操作。...我们可以使用 Stream API 的 map() 方法来提取对象列表中的某个属性值，并使用 distinct() 方法去重，最后使用 collect() 方法将结果转换为列表。...定义一个泛型接口 StringFun，用于获取对象的字符串值。然后，在方法中遍历对象列表，使用该接口的实现来获取属性值，并将不重复的值添加到结果列表中。...调用方式如下：List skuIds = ListUtil.distinct(subs, BillsSuperclassSubNum::getClothingId);总结：本文介绍了两种方式来提取...Java 对象列表中的某个属性值，并去重。
学过统计学基础的同学们，对P值耳熟能详，脱口而出；关于功效我们多半像个丈二和尚，摸不着头脑。...2，P值与功效 P值：拒绝原假设而犯错第一类错误的概率。是在【基准显著水平】做拒绝或不拒绝原假设的定性指标。 功效是：1-β（第二类错误的概率）概率来定义，它衡量真实事件发生的概率。...为什么有了P值检测，还有功效检测呢？实验最重要的是提升可信度和说服力，P值虽好但也不是处处皆好，所以多一个功效检测，多一道安心的保障。...4，主角的效应值的开场 影响功效的因素有3个：样本大小，显著性水平，效应值。...我们也说过效应值是度量处理的差异程度的，不能的研究方向，不同的功效计算方法对应不同的效应值计算公式。常用的公式如下 4.3，效应值大小的标准？
Google Earth Engine（像元值提取） 本期我们讲一下如何利用GEE对某些点的像元值进行提取，我们在做定量遥感建模时有时候就需要提取一些某些地面点的像元值，然后通过像元值和对应的地面实测值建模...如果通过本地提取，就需要下载大量的遥感数据，同时也会花费大量的时间去编程，运行代码。 本次，我们就通过GEE提取两个点对应的一个序列的MODIS像元值。...MODIS像元值提取 数据：MODIS地表温度产品 研究区域：两个点 主要函数：sampleRegions、iterate 我们通过迭代，获取每个时期的两个点所对应的像元值，保存在列表中。...ee.FeatureCollection(ee.List([])) var fill = function(img, ini) { var inift = ee.FeatureCollection(ini) //提取像元值...本次我们讲了如何运用GEE利用经纬度提取数据并导出。下一期，我们会讲到如何对数据进行插值（矢量和栅格）。
如果你对p值比较陌生，简单来说呢，p值是一个告诉你是否应该认为原假设很荒谬的决策工具。 反对p值 当人们（经常是贝叶斯学派）批判p值的时候，通常可以归结为两种论点： 1、关于定义或公式。...神秘的p值显示出了非常强的诱惑——大多数使用p值的人都不理解如何使用它，由此产生的沟通不畅已经达到了一个荒谬的水平。我和你一样。 ? 这就是我们为什么极力提倡放轻松。...既然你已经决定用经典的方式来做假设检验，让我们看看你是如何计算p值的。...这就是你如何得到p值的方式。 假设，假设，还是假设！ 自然地，你将要做出一些简化的假设，否则你很快就会把自己压垮。没有人有时间来建造一个和我们所生活在其中的一样丰富多彩的宇宙。...当p值对你来说足够小——小于称之为显著性水平的阈值——就意味着你感到足够的震惊从而会改变想法，远离本来的决策。不然的话，无论如何你都会一直坚持做下去。
我们说一个检验对应一个零假设，p值实际上是零假设发生的概率，p值过低则拒绝零假设；1-p则是备择假设发生的概率。...也就是说，当我们在假设检验中去计算p值，我们实际上想知道的是备择假设（一般也是我们想要的结果）的发生概率。因此判断多重比较的关键在于梳理清你所做的假设体系。...假如你直接取用上次的p值，发现他们都小于0.05，然而事实上他们拒绝的假设是零假设也即身高无差异，营养无差异，并不能拒绝备择假设1和备择假设2。...假如你仅根据两次检验单独的p值做出备择假设3的结论，就会存在假阳性！因此这时候构成多重比较，需要对p值进行校正。...不同p值校正方法详见往期文章：相关性分析与p值校正。 参考文献： Curran-Everett,D.
我们在做一些统计学分析的时候，总是能得到一个p值。但是在画图的时候，一般会把p值转换成星号（*），显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊，怎么用R语言，将P值转换成对应的*。...#install.packages("gtools") library(gtools) star2=stars.pval(pval) pval star2 这个函数连转换的参数都帮你省了，只需要输入p值就可以了
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...+ stat_compare_means(aes(group = group)) 三 可视化调整 除上述之外还有一些常见的小调整，比如去掉p值前面的统计方法， 将P值改为星号，调整坐标轴和标签等等...= paste0("p =", ..p.format..)) ) 2，将p值改为星号 p1+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,...aes(label = paste0("p =", ..p.format..)), # 只显示p值大小，不呈现计算方法 color="grey50",
假设检验和P值那些事 记得大学时候学习概率论与数理统计的时候，学习过假设检验，但我不记得课本上有提到过P值。...P值 上面讲了检验假设的一般过程，好像跟P值没什么关系？但是P值其实和检验假设息息相关的。上面的求解过程是通过判断样本观测值是否落在拒绝域而做出判断的，其实我们还可以通过计算P值直接进行判断。...那么什么是$P$值呢？...R中的实践 好的，下面我们来看如何在R中重复上面的实验： 产生一个随机的模拟序列（二项分布，生成0和1） flips <- rbinom(20, 1, 0.4) 结果如下：1 0 1 0 1 1 1 0...计算的过程就是上面讲解假设减压和P值的过程。
（1）计算韦恩venn图交集的P值 #======================================================= #=======================...计算韦恩图P值的代码为 > phyper(inter-1, a, 20000-a, b, lower.tail = F) [1] 2.098632e-06 可以看到P值小于0.05，因此该overlap...计算venn图P值的具体资料大家可以检索：超几何分布检验（hypergeometric test）与费歇尔精确检验（fisher's exact test）； Statistical significance...of the overlap between two groups of genes; Calculate venn diagram hypergeometric p value using R等。..., scaled = FALSE) pdf(file = 'venn_anti_gene.pdf', height = 5, width = 5) p
「ggpubr」 包中的 stat_compare_means() 函数是非常常用于对 ggplot 图形添加统计比较结果的方法，近期有粉丝问到了如何对其展示的 P 值进行格式化，这里简要地做一个记录。...p + stat_compare_means() 可以看到图中是以检验方法+P值的结果来展示 P 值的，那么该如何修改它呢？...，下面是一个简单的修改： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric(..p.format..), 1))))...这里需要注意的是 ..p.format.....stat_compare_means 提供的说明修改 P 值的位置： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric
ggpubr 实现了 ggplot2 绘图添加 p 值的良好支持，但读者需要注意它是没有经常矫正的。矫正 p 值需要额外的处理。...% mutate(y.position = 35) stat.test # A tibble: 3 x 9 dose .y. group1 group2 statistic p...method p.adj y.position 1 0.5 len OJ VC 3.1697328 0.0064 T-test...p <- ggboxplot( ToothGrowth, x = "supp", y = "len", color = "supp", palette = "jco", facet.by...= "dose", ylim = c(0, 40) ) p + stat_pvalue_manual(stat.test, label = "p.adj") ?
作者强调不是在呼吁禁止P值。也不是说P值不能在某些特定的应用中用作决策标准(例如确定一个制造过程是否满足某些质量控制标准)。...当报告P值时，将以合理的精度给出它们(例如，P = 0.021或P = 0.13)——不使用星星或字母等修饰来表示统计意义，也不使用二进制不等式(P 0.05)。...作者并没有呼吁将P值本身作为一种统计工具抛弃——相反，他们希望停止将P值作为一种任意的显著性阈值。 一篇文章哀悼：工具已经变成了暴君。 Thetool has become the tyrant....(a) H0为真时，1000次统计检验的模拟P值。分布均匀，平均5% P < 0.05(蓝色)。 (b)在H0为真时，10次试验的1 000次模拟中最小P值的分布情况。...另一个很容易误解P值的常见分析是选择预测模型进行多元回归或分类。 为了说明这是如何发生的，对10个生理变量进行了1000次模拟，和之前一样，这些变量是随机的，彼此独立，也独立于SBP。
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