这可能是一个简单的问题，但我正在尝试使用分类器进行分类问题或回归器进行回归来计算我的特征的p值。请问针对每种情况最好的方法是什么，并提供示例代码？我只想看到每个特征的p值，而不像文档中解释的那样保留k个最佳/百分位的特征等。 谢谢

我正在尝试使用ggplot2和ggpubr包，以星号的形式向我的箱线图添加显著性水平，但我有许多比较，只想显示显著的那些。 我尝试在stat_compare_means中使用hide.ns=TRUE选项，但它明显不起作用，这可能是ggpubr包中的一个错误。 此外，您可以看到我从成对的wi...

我试图使用R计算f统计量的p值。 在lm()函数中，R使用的公式为（例如，假设x=100，df1=2，df2=40）：pf(100, 2, 40, lower.tail=F) [1] 2.735111e-16 应该等于1-pf(100, 2, 40) [1] 2.220446e-16 不完全相...

我在如何将自定义函数应用于从pandas groupby获得的两组数据以计算p值方面遇到了困难。 词汇表 test = 0 ==> test test = 1 ==> control 问题设置 import numpy as np import pandas as pd...

在条形图或箱线图上放置星号以显示一个或两个组的显著性水平（p值）是很常见的，下面是一些示例： 星号的数量由p值定义，例如，可以为p值 我的问题是：如何生成类似的图表？基于显著性水平自动放置星号的方法更加受欢迎。

我将在查询文件中对不同列执行多元回归分析。我的任务是从R中的回归函数lm中提取特定结果。 目前我已经完成了以下工作： > reg <- lm(query$y1 ~ query$x1 + query$x2) > summary(reg) Call: lm(formula ...

我正在运行多个回归，并且只对一个特定变量的系数和p值感兴趣。因此，在我的脚本中，我希望能够从glm摘要中提取p值（获取系数本身很容易）。我知道查看p值的唯一方法是使用summary（myReg）。还有其他方法吗？fit <- glm(y ~ x1 + x2, myData) x1Coef...

我得到了这个图 使用以下代码library(dplyr) library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- diamonds %>% dplyr::filter(cut%in%c("Fair","Ideal")) %>% dpl...

我为自由度为178的双尾t检验做了线性回归。 summary 函数给出了两个 t 值的两个 p 值。 t value Pr(>|t|) 5.06 1.04e-06 *** 10.09 < 2e-16 *** ... ... F-statistic: 101.8 on ...

我是一名有用的助手，可以为您翻译文本。 我有一个需要进行多重比较调整的p值单元数组。在Matlab中该如何操作呢？我找不到内置函数。 在R中，我会这样做： data.pValue_adjusted = p.adjust(data.pValue, method='bonferroni') ...