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...

所以，我花了一些时间寻找在Python中获取调整后的p值（又称为校正p值、q值、FDR）的方法，但是我并没有真正找到任何东西。有一个R函数p.adjust，但是如果可能的话，我想坚持使用Python编码。是否有类似于Python的东西？ 如果这是一些不好的问题，提前抱歉！我先搜索了答案，但没...

我想要使用p值作为选择标准来执行逐步线性回归，例如：在每个步骤中，删除具有最高或最不显著的p值的变量，直到所有值都达到某个阈值α定义的显著水平。 我完全意识到应该使用AIC（例如命令step或stepAIC)或其他标准来代替，但我的老板对统计学一无所知，并坚持使用p值。 如果必要的话，我可...

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 ...

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...

我正在使用R survival包，其中的survdiff函数。我想知道如何从返回值中获取p值。> diff = survdiff(Surv(Time, Censored) ~ Treatment+Gender, data = dat) > diff Call: survdi...

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...

我如何确定具有n度自由度的t分布的P值。 对此主题的研究指向了这个stackoverflow答案：https://dev59.com/A2Mm5IYBdhLWcg3whPPq#17604216 我假设np.abs(tt)是T值，但是如何考虑自由度，那是n-1吗？ 提前致谢