corr.test仅选择具有重要p值的r值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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抛弃P值，选择更直观的AB测试！

在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。...然后计算一个 p 值并检查它是否在某个任意范围内，如5%。不妨选择Welch-t检验。...=False, alternative="less").pvalue:.1%}') # output: p-value: 7.8% 因为有些人对P值很纠结，这里解读下它：鉴于H₀是正确的，我们得到所观察到的或更极端的结果的机会最多是...我认为 p 值的定义相当不直观——每个误解 p 值的人都证明了这一点。最常见的误解如下：蓝色更好的概率是 7.8%。（错误的！！！）...通常情况下，人们使用经典的 A/B 测试，往往会使用 p 值。虽然这是统计学家熟悉的概念，但普通人经常会得到涉及 p 值的混淆陈述。

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差异分析的时候到底是p值重要还是变化倍数重要？

p值： p值用于评估观察到的数据在零假设（通常是指两组之间没有差异）为真的情况下出现的概率。较小的p值（通常小于0.05）表明观察到的差异不太可能是随机发生的，即差异具有统计学显著性。...考虑生物学意义：即使统计学上显著，也需要考虑变化倍数是否具有生物学意义。微小的变化可能在生物学上不重要。...第2个问题：什么时候我们只看p值就判断差异基因，什么时候我们只看变化倍数呢在差异基因表达分析中，选择依赖p值或变化倍数（fold change）通常取决于研究的目的、数据的特性以及研究者希望强调的生物学意义...何时主要看变化倍数：生物学影响：当研究的焦点是识别那些具有显著生物学影响的基因，即使这些基因的p值没有达到严格的显著性阈值。...在某些情况下，研究者可能会根据先前的研究或生物学知识设定特定的变化倍数阈值，即使p值没有达到传统意义上的显著性水平。总之，选择依赖p值或变化倍数应基于研究目的、数据特性、实验设计和生物学背景。

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R中P值很小的情况如何解决？

小编正在学习生信基础部分，目前在对差异基因进行差异分析，到了做火山图的部分。...我用的limma包进行的差异分析，但是在做火山图的时候，发现了异常值，就是存在了P值无限接近0的基因，这使得我有点不知所措，看了一篇博主对此的解释谈谈那些R处理结果中非常小的p值-腾讯云开发者社区-腾讯云但是还是不是很理解是要用...所以我用.Machine$double.xmin替换了，并用BH矫正了P值，重新绘图结果如图所示但是我仍然觉得有问题怪怪的是否到时候投稿的时候是否投稿人会问？求解决

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R语言怎么计算两个比值的 p 值？

有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...值 = 0.01938，如果显著性阈值定为 0.05，则两种药物的疗效达到了统计学意义的上差异。...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。

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R语言怎么计算两个比值的 p 值？

有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...值 = 0.01938，如果显著性阈值定为 0.05，则两种药物的疗效达到了统计学意义的上差异。...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。

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谈谈那些R处理结果中非常小的p值

这周转录组专辑将讨论，使用R语言进行分析，结果出现p值非常小的情况。这个问题来自上上周推文的留言区，而我们将从此入手进行探索，且并不局限在差异表达分析得到的p值。...，这里仅作参考）这段R语言代码的作是输出.R语言环境的硬件和软件配置信息，通过使用 .Machine变量来访问这些信息，然后使用 format函数对其进行格式化处理，再通过 unlist函数将其转换为向量...=1) { eps <- eps * 0.5 } print(eps) 这段代码可以帮助我们快速估计自己的机器当前环境的计算精度所在范围 ---- 对于我们来说，p值作为统计显著性的重要指标，一般都很小...其中一种方法是区分p值是否小于某个特定的边界值，比如10^-6。对于小于该边界值的p值，我们通常仅强调其非常小而不赋予具体意义。...另一种方法是将其一般化为比较小的区间，如10^-5到10^-4之间，并指出p值远远小于该区间。也可以进行模拟分析，通过违反假设的模拟结果来评估p值的稳健性，从而为选择截断点提供参考。

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element ui 日期组件实现仅显示日期选择但值包含固定的时间

需求如标题所述，element ui 日期组件实现仅显示日期选择但值包含固定的时间，便于传给后端使用，通常为 '00:00:00', '23:59:59' 实现提交日期这里的...format 是输入框展示的值的格式 value-format 是获取的值的格式 :default-time 是默认的时间值，不设置默认是 00:00:00 - 00:00:00 以此配合即可实现获取的开始和结束的日期都带有时间

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用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法

的前提下 logFC>1标记为上调，logFC的标记为下调 expr logFC p.value regulation gene1 2.4667984...down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...<=-1#下调第一种方法：逻辑判断转为数字1和0,然后赋值添加列，下调的乘以10的原因属个人喜好，但我觉得很有用 library(dplyr) df p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 p & test_up

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机器学习与统计学：R方代表什么？和P值的关系是什么?

R^2的指标就介绍到这里，这是一个很好的量化模型结果对于响应变量解释程度的指标，那么接下来，我们怎么知道这个是不是随机造成造成的呢？怎么样确信这个结果不是偶然？...该F检验和P值出场了我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了，后来查到了是必须要通过F值才能够得到. F检验的公式形象化的理解就是： ?...从上面的式子也看得出，这是一个分子大分母就小，分子小分母就大的式子，我甚至觉得长得有点像odds.... 那么这个式子又怎么得到我们的P值呢？...P值是检验样置信度的一个指标，一般我们认为p选择这个显著水平)，模型的信号不存在偶然性，模型的结果可靠 ?...dof, expctd = chi2_contingency(obs, correction = False) p 0.59094761107842753 总结： R^2可以量化模型响应变量与因变量间的关系强弱

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R语言相关性分析与检验

“题外话：相关性不是因果，相关性只能说数据上来讲两个或多个因素具有正/负/无相关性，其间没有谁决定谁的关系” 相关系数（correlation coefficient）用于描述两个变量之间的相关程度。...有，pearson相关系数：适用于连续性变量，且变量服从正态分布的情况，为参数性的相关系数。spearman等相关系数：适用于连续性及分类型变量，为非参数性的相关系数。...cor.test()和cor()是R包中自带的计算相关系数的函数，两者差别仅为cor()只给出相关系数一个值，cor.test()给出相关系数，n（个数）、p值等。...比较6个datafrme中前一半个与一半样本的关联，需要使用psych包的corr.test()。...需要注意输入的两个dataframe的row必须长度和顺序都一致。

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ggplot2优雅绘制对角线热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答交流群内的一个问题，如何绘制对角线热图，数据为随意构建无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 结果图 ❝通过对角线分割，一半展示r值，一半展示p值 ❞ library(tidyverse) library(magrittr) library(reshape) library(psych) library...MetBrewer) table1 <- read_tsv("varechem.tsv") table2 % select(1:20) pp corr.test...(table1,table2,method="pearson",adjust = "fdr") df r) %>% mutate(pvalue=melt(pp$p)[,3],...,"p","p_signif")) %>% mutate(p=round(p,digits = 2)) 2024年已更新案例

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R语言入门之相关性

今天这一期的内容主要是如何在R中进行数据之间的相关性分析，其实这一部分的内容和独立性检验的有点类似，大家可以对比着学习！ 1....从结果中可以看到，男性中的吸烟和患病有一定相关性（Phi-Coefficient=0.467 > 0.3，P值小于0.05）。由于数据的问题，女性没有计算出结果来，因为表格里有数据是0。 2....这里我想大家推荐使用”psych”包的corr.test()函数，它不仅给出相关系数，也给出各个相关系数的p值，使用很方便。...library(psych) #加载R包 corr.test(mtcars) #计算相关系数及其显著性 #另外我们也可以绘制相关系数图 data corr.test(mtcars) r r p p corPlot(r,pval=p,numbers=TRUE,diag=FALSE,stars=TRUE) ?

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回答公众号留言的2个关于相关性分析的问题

，今天记录一下问题中我能够解决的两个第一个问题是使用Hmisc包中的rcorr()函数做相关性分析，他的数据是4行5列，其中有一行数据有两个缺失值我用R语言自带的数据集iris试一下，首先是取数据的前四行和四列...(as.matrix(df)) 第二个问题是使用psych包中的corr.test()函数做相关性分析，遇到警告 Warning message: In psych::corr.test(df, method...To get bootstrapped values, try cor.ci raw.lower raw.r raw.upper raw.p lower.adj upper.adj...To get bootstrapped values, try cor.ci raw.lower raw.r raw.upper raw.p lower.adj upper.adj...1000多列对于R语言来说可能属于大数据了，R语言里如何处理这种较大规模的数据我也不太懂。欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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相关性分析返回相关性系数的同时返回p值

所以后续进行相关性分析，理论上R值和p值都表现不好。...$p 虽然 corr.test 函数方便，一下子得到了r值矩阵和配套的p值矩阵。...R基础包stats里面的cor函数是效率最高的，但是缺p值 dat=rbind(dat_m6A,dat_lnc) # 这个 cor 函数运行非常快 # Unfortunately, the function...，也是可以达到约0.2的相关性哦，不过，这里没有给出p对应的p值，并不能说是统计学显著的相关性哦。...可以看到，同样的，因为是模拟数据，所以基本上相关性都很弱，而且p值不太可能是小于0.05的，很难有统计学显著性。

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数据挖掘|R-相关性分析及检验

R可以计算多种相关系数，今天主要介绍常见的三种：Pearson相关系数、Spearman相关系数和 Kendall相关系数。...这三种相关系数均可以通过R语言的cor函数计算，method函数指定即可。...0.580068 gear -0.5643105 1.0000000 0.114887 carb 0.5800680 0.1148870 1.000000 Spearman等级相关系数是根据每个值所处的排列位置的差值...可得到矩阵数据集中两两变量之间得相关系数以及显著性检验得P值。 OK，注意要根据变量的实际情况选择合适的相关系数以及显著性检验的计算方式。...之前介绍了绘图系列|R-corrplot相关图进行相关系数的可视化，后面也会再介绍一些其他的相关系数可视化的函数。

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R语言计算两组数据变量之间的相关系数和P值的简单小例子~应用于lncRNA的trans-act

这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...-data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和P值...= pmat[ut] ) } source("flattenCorrMatrix.R") flattenCorrMatrix(res.cor$r,res.cor$P) ?...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...，这个结果里也有显著性检验的p值但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢

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R语言进阶之因子分析

，而因子分析的解往往不唯一；（3）最后，因子分析对结果的解释效果往往比主成分分析更好，更具有现实意义。...我们可以使用R语言的内置函数factanal()来进行因子分析，该函数使用的是极大似然估计法，我们使用mtcars数据集作为示例数据。 1....另外，这三个因子是否能充分解释这些变量特征的假设检验结果P值为0.205 (大于0.05)，说明这三个因子足以解释这些变量了。...(psych) r corr.test(mydata)$r # 提取各个变量之间的相关系数矩阵 fit2 r, nfactors=3, rotate="varimax",fm="pa"...该图的横坐标反映的的是各个因子，纵坐标对应各个因子的特征值，可以看出从第4个因子开始，它们的特征值几乎就没有变化了。所以从上图不难看出，选择三个因子是最佳的。

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Claude vs DeepSeek：相关性分析与“星号”标记热图的高效绘制

单元格中的星号表示基于p值的统计显著性水平（例如，* p p < 0.01）。示例数据的准备为了演示，我们需要一组适合进行相关性分析的数据。...env_data, otu_data, method = "pearson", adjust = "fdr") # 提取相关性系数矩阵和p值矩阵 cor_matrix r#...cor_result corr.test(otu_t, envs, method = "pearson") cor_matrix r p_matrix 的定义在此变得具有相对性：是追求最短时间获得可行代码（Claude的潜在优势），还是追求在互动中加深理解并获得定制化方案（DeepSeek的潜在优势）？这取决于用户的具体目标与偏好。...本次比较的核心启示在于，理解并选择与任务需求、个人工作风格相匹配的AI“助手”，是提升未来研究效率的关键。

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常规热图添加一些新元素

论文原文图形解读 ❝作为常见的相关性热图，此图在细节方面做了调整，用星代替以往的点来表示R值，同时通过透明度来调节梯度，线条也根据P值大小做了调节。...ggstar) library(ggnewscale) 导入数据 env <- read_tsv("env.tsv") spe <- read_tsv("spe.tsv") 数据清洗 pp corr.test...(spe,env,method="pearson",adjust = "fdr") cor r pvalue p df % mutate(pvalue...,"p","p_signif")) cordata % filter(genus %in% c("N","K","Ca")) %>% select(2,1,3,4,5) %...fill=r,alpha=r),color=NA)+ scale_fill_gradientn(colours = rev(RColorBrewer::brewer.pal(11,"RdBu")))

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Claude vs DeepSeek：相关性分析与“星号”标记热图的高效绘制

单元格中的星号表示基于p值的统计显著性水平（例如，* p p < 0.01）。示例数据的准备为了演示，我们需要一组适合进行相关性分析的数据。...env_data, otu_data, method = "pearson", adjust = "fdr") # 提取相关性系数矩阵和p值矩阵 cor_matrix r#...cor_result corr.test(otu_t, envs, method = "pearson") cor_matrix r p_matrix 的定义在此变得具有相对性：是追求最短时间获得可行代码（Claude的潜在优势），还是追求在互动中加深理解并获得定制化方案（DeepSeek的潜在优势）？这取决于用户的具体目标与偏好。...本次比较的核心启示在于，理解并选择与任务需求、个人工作风格相匹配的AI“助手”，是提升未来研究效率的关键。

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