P_value_P值

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#线性回归 #r语言

于 2023-12-19 17:18:55 首次发布

它估计系数不显著的可能性，所以越小越好。- O’Reilly

P值是用来判定假设检验结果的一个参数，P值（P value）指当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。 - 百度百科

ML之p-value：p-value/P值的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-12 4266
​ ML之p-value：p-value/P值的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 p-value/P值的简介 p-value/P值的案例应用 p-value/P值的简介 1、p-value/P值的概述 简介 p-value，即P值，P值只是一种统计推断方法，在假设检验中，根据样本统计量计算出来的概率值，用于衡量样本统计量与总体参数之间的偏差程度。 P值小表示观察到的数据在假设下发生的概率很小，因此可以拒绝该假设。 P值大表示观察到的数据在假设下发生的概率很大，因此不能拒绝该假
AB 实验 p_value 计算
weixin_41888257的博客
09-05 1605
p值计算
p-value
weixin_30240349的博客
03-31 1319
p-value 　　p-value翻译为假定值，假设几率。我们在生物信息中通常使用p值方法（P-Value,Probability, Pr）来做检验。那么p-value是什么呢？其实P-value就是一种概率，表示在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 　　什么叫“更极端”情况呢，在此我们借用（https://blog.youkuaiyun.com/rongbaohan/article/...
什么是p-value
u014467816的博客
01-14 1万+
什么是p-value 人们经常认为p-value与probability是一个概念，这是不对的。但是他们之间确实有一定的联系。probability表示的是某个事件发生的概率，而p-value表示的该事件与等价事件以及更rarer事件发生的概率之和，以表示当前事件是否是一个罕见的事件（数值越小表示越罕见）。 在投硬币实验中，一个硬币连续扔5次，那么4H1T（Head/Tail）的概率为4H与1T的全排列的个数除以252^525，即525=0.15625\frac{5}{2^5}=0.15625255​=0.
关于p-value
weixin_43865392的博客
11-29 2029
p-value的六大原则 1. p值可以指示数据与给定模型的不相容程度 我们基于一系列的假设建立的模型为原假设，同时我们还会建设零假设，即指某种我们想要检测的效应不存在，例如两组无差，或者某个因子与结果无关。p值越小，说明数据与零假设之间越不相容，可将p值看作对零假设的存疑程度/假阳性的出现概率。 2. p值不能衡量某假设为真的概率，也不能衡量数据仅由随机因素造成的概率 尽管研究者常常希望计算出零...
p value 是什么
xyqzki的专栏
05-19 1367
定义the smallest α\alpha in hypothesis test called p value.ref book : All of statistics from cmu, p156
python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验
weixin_28752709的博客
02-20 3073
之前已经介绍的变量分析：①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱，只能展...
python卡方检验计算pvalue值_用python计算临界值（critical value）和p值（p value）（scipy）...
weixin_39926749的博客
11-29 2300
z检验：计算临界值：scipy.stats.norm.ppf(level_of_confidence)计算p值：scipy.stats.norm.sf(abs(z_score)) 或 1-scipy.stats.norm.cdf(abs(z_score))---左尾或右尾，双尾检验需在此基础上乘以2计算临界值例子：from scipy.stats importnormcritical1=norm....
ttest求pvalue_T检验和其他假设检验的P值怎么理解
weixin_42186579的博客
01-17 1881
关于T检验以及各种假设检验的操作方法，网络上有很多详细讲解。今天我们不谈具体的步骤，而是通过案例全方面地将T检验的逻辑和思想，掰开揉碎，尝试用白话讲一步，增进大家的理解，不知知足欢迎指出讨论。案例：5年前，全国男性的平均身高是1.75米(普查得到的总体均值)，现在我们想知道如今男性的平均身高是否发生了改变。思路：从全国男性群体中随机抽取1000名样本，获得样本均值和样本标准差，进行假设检验。此处需...
假设检验初步 [胡江堂]
岁月催猪老
03-06 2237
假设检验初步 准备再尝试一下，用大白话叙述一遍统计推断中最基础的东西（假设检验、P值、……），算是把这段时间的阅读和思考做个梳理（东西不难，思考侧重在如何表述和展示）。这次打算用一种“迂回的”表达方式，比如，本文从我们的日常逻辑推理开始说起。 0.普通逻辑 复习一下普通逻辑的基本思路。假设以下陈述为真： 你打了某种疫苗P，就不会得某种流行病Q。 我们把这个先决条件表述如下
浅谈p-value
小团的博客
09-15 1万+
转至：https://www.jianshu.com/p/4c9b49878f3d 硬币有正反两面，在概率中我们知道，出现正反面的概率各为50%（1/2），所以作为一个正常的硬币，如果我们投无限次后，结果一定会是正反各占50%。但是，如果我想知道自己手中的硬币，到底是不是正常的硬币，有没有做过手脚，在实际操作中是没办法投掷无限次的。因此，我们只能用有限的结果来判断“硬币是否为常规硬币”这个问题的...
P-value是啥
linkequa的博客
09-24 7670
1，P-value 是在零假设（null hypothesis）成立的情况下，观察值或比观察值更极端的值发生的概率。
假设检验(hypothesis testing)及P值(p-value)
热门推荐
Tonywu2018的博客
11-09 1万+
前一篇t检验的文末提到了P值的概念，P值实际上是医学统计中很常用的一个概念，那么这篇文章继续讲解什么是P值。说到P值，就得先从假设检验说起。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。   目录 1、什么是假设检验 2、P值 2.1     为什么要把更极端的情况加起来？ 3、显著水平 4、与置信区间的关系 参考文献： 1、什么是假设检验 抛硬币是概率统计...
评测中的P Value
03-13 1720
今天一个同事问我p-value的事情。这个东西，已经好久不弄了。突然之间问起来，才发现这个值还是需要多深入了解一下很多东西，不一定是要用才去学。既然碰到了，就多找找资料吧。自己非专业的理解：pvalue是数据正态分布中的两个边角。一般pvalue的界定值是0.05. 如果大于这个值，说明可信度不高，测试误差率很大，数据不可靠。如果是小于等于0.05，说明误差在0.05以内，是可接受了。
统计学-什么是 p 值？
weixin_42924611的博客
04-22 4223
需要注意的是，p值并不能告诉我们假设的真实性或效应的大小。p值告诉我们，如果原假设为真，观察到的数据或更极端数据出现的概率是多少。p值的范围在0到1之间。一个小的p值（通常小于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率非常低。p值（p-value）是统计学中的一个概率值，用于评估观察到的数据与一个假设之间的一致性。更具体地说，它表示在假设为真的情况下，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。相反，一个大的p值（通常大于0.05）表示在原假设下，观察到的数据或更极端数据出现的概率相对较高。
What is a p-value
SunJackson的博客
08-24 1691
While I was refreshing my stats knowledge recently, I had some challenges following along with the explanation that was given in class, so I decided to write one out for myself for future reference. ...
p value理解
xyqzki的专栏
04-12 2212
ref:http://yenchic-blog.logdown.com/posts/159549-talking-about-the-p-value-p-value p值可以說是統計學的重要議題 但p值卻是非常不好理解的東西 p值是一種"無單位"的"通用"指標 用來衡量某個假說(null hypothesis)的顯著性 而p值的"比較對象" 是顯著水準(significance l
其中p_value表示什么意思
最新发布
07-09
<think>我们正在讨论的是scipy.stats.spearmanr函数返回的p_value。根据引用[4]，我们知道这个函数用于计算两个变量的Spearman相关系数，它是一种非参数的相关系数，用于度量两个变量的单调关系。而p_value是假设检验的结果，用于判断相关系数的统计显著性。 具体来说： - 零假设（H0）：两个变量之间没有单调关系（即总体Spearman相关系数为0）。 - 备择假设（H1）：两个变量之间存在单调关系（总体Spearman相关系数不为0）。 p_value表示在零假设成立的情况下，观察到当前样本相关系数或更极端情况的概率。如果p_value小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著的单调关系；否则，我们不能拒绝零假设，即没有足够的证据表明两个变量之间存在单调关系。 在计算上，scipy.stats.spearmanr函数使用了一种近似方法（尤其是当样本量较大时）或者精确方法（当样本量较小时）来计算p_value。具体来说，它使用了以下两种方法之一： 1. 当样本量<=1000且没有结（即没有重复值）时，使用精确分布。 2. 否则，使用大样本近似（基于t分布）。 统计量的计算公式大致为： $$ t = \rho \sqrt{\frac{n-2}{1-\rho^2}} $$ 其中$\rho$是样本Spearman相关系数，$n$是样本量。然后，p_value是根据自由度为$n-2$的t分布计算的双侧概率。 注意：当数据中存在结（相同值）时，会使用调整后的公式，但p_value的计算原理类似。 因此，用户在使用时，可以这样解读： - p_value < 0.05：两个变量之间的Spearman相关系数在统计上是显著的（即我们有证据表明它们之间存在单调关系）。 - p_value >= 0.05：没有足够的证据表明两个变量之间存在单调关系（但并不代表完全没有关系）。 例如，在引用[2]中，我们看到了t检验的例子，其中p_value用于判断均值是否有显著差异。类似地，在Spearman相关系数中，p_value也是用于判断相关系数是否显著不为0。 另外，引用[3]提到在使用spearmanr时可能会返回nans，这通常是由于数据问题（如所有值相同）导致无法计算相关系数，此时p_value也会是nan。 总结：p_value是假设检验的结果，用于评估Spearman相关系数的统计显著性。</think>### `scipy.stats.spearmanr` 中 `p_value` 的含义详解 在 `corr, p_value = spearmanr(x, y)` 中，`p_value` 表示**相关系数统计显著性的概率值**，用于判断两个变量之间的单调关系是否具有统计学意义[^4]。具体解释如下： #### 核心含义 1. **假设检验基础**： - **零假设 ($H_0$)**: 两个变量之间不存在单调关系（总体相关系数 $\rho = 0$) - **备择假设 ($H_1$)**: 两个变量之间存在单调关系（$\rho \neq 0$) - `p_value` 表示在 $H_0$ 成立时，观察到当前样本相关系数或更极端情况的概率[^4] 2. **决策规则**： ```python if p_value < 0.05: # 常用显著性水平α=0.05 print("拒绝H0：相关性显著") else: print("无法拒绝H0：相关性不显著") ``` - $p < \alpha$ → 拒绝 $H_0$，认为相关性显著 - $p \geq \alpha$ → 无法拒绝 $H_0$，认为相关性不显著 #### 计算原理 1. **统计量构造**： $$ t = \rho \sqrt{\frac{n-2}{1-\rho^2}} $$ 其中 $\rho$ 是样本Spearman相关系数，$n$ 是样本量。该统计量服从**自由度为 $n-2$ 的t分布**[^4] 2. **p值计算**： $$ p = 2 \times P(T \geq |t|) $$ 即t分布双侧尾部的累积概率（如图示）： ```mermaid graph LR A[t分布曲线] --> B[左侧尾部] A --> C[右侧尾部] B --> D[|t|对应概率] C --> D D --> E[p_value = 2×尾部面积] ``` #### 实际示例 假设分析广告投入与销售额的关系： ```python from scipy.stats import spearmanr ad_cost = [10, 20, 30, 40, 50] # 广告投入(万) sales = [25, 45, 65, 80, 95] # 销售额(万) rho, p = spearmanr(ad_cost, sales) print(f"相关系数: {rho:.3f}, p值: {p:.4f}") # 输出: 相关系数: 1.000, p值: 0.0000 ``` - $\rho = 1.0$ 表示完全正相关 - $p < 0.05$ 表明相关性**统计显著**，非随机产生 #### 注意事项 1. **样本量影响**： - 小样本易产生高p值（如 $n=5$ 时 $p>0.05$ 可能不显著） - 大样本易产生低p值（即使 $\rho$ 很小也可能显著） 2. **与相关系数关系**： | 相关系数(ρ) | p值 | 实际意义 | |------------|----------|----------------------------| | 高 | 低 | 强且显著的相关性 | | 高 | 高 | 可能由偶然因素导致 | | 低 | 低 | 弱但显著的相关性（大样本时） | | 低 | 高 | 无统计学意义的相关性 | 3. **常见误区**： - $p < 0.05$ 不表示相关性强度，只说明**非随机** - $p > 0.05$ 不证明"无相关性"，只说明"未检测到显著相关性" - 需结合 $\rho$ 值判断实际相关性强度 > 提示：当数据存在结（ties）或小样本时，scipy会使用精确分布计算p值；大样本时采用t分布近似[^4]。
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