問題タブ [p-value]

選択基準としてp値を使用して、段階的な線形回帰を実行したいと思います。たとえば、各ステップで、最も高い、つまり最も重要でないp値を持つ変数を削除し、すべての値が何らかのしきい値alphaによって有意に定義されたときに停止します。

代わりにAIC（コマンドstepやstepAICなど）またはその他の基準を使用する必要があることを完全に認識していますが、上司は統計を把握しておらず、p値の使用を主張しています。

必要に応じて、自分のルーチンをプログラムすることもできますが、これの実装済みバージョンがあるかどうか疑問に思っています。

2 列 (サンプル、実験条件) とn行 (遺伝子など) の行列が与えられ、2 つのサンプル間で (特定の FDR で) 大幅に変化した遺伝子を特定することを目的としています。

Rを使用してこれを実行する方法は?

以下は、fdrtoolp 値のベクトルから FDR を計算する方法を示すパッケージ マニュアルの例です。

しかし問題は、p 値ではなく、観測のベクトルが 2 つしかないことです。何か案は？

使用できるサンプルデータは次のとおりです。foo <- matrix(runif(1000), ncol=2)

反復情報や p 値などはないと思います。しかし、2 つのサンプル間で値が大きく異なる遺伝子には、より強力な証拠があることは確かです。この状態で FDR を割り当てる方法はありますか?

glm モデルの適合度を表す 1 つの p 値を取得する方法を探しています。lmマンページからわずかに変更された例を次に示します。

1summary(lm.D9)つを取得します。

idがglmで同じことをする場合

私は得る

lmモデル全体の要約として F 統計量がありますが、glmありません。もう一度質問します。フィットを説明する glm モデルから 1 つの p 値を取得するにはどうすればよいですか?

ありがとう

非常に大きなデータ セットの R ソフトウェア (ブートストラップ コルモゴロフ-スミルノフ テスト) を使用して統計分析を行っています。つまり、p 値はすべて信じられないほど小さいということです。帰無仮説を棄却するために、アルファ値も非常に小さいことを意味する、実行した多数のテストについてボンフェローニを修正しました。

問題は、R は、p 値がおそらく小さすぎて提示できない場合に、p 値が 0 であると提示することです (これらは通常、サンプル サイズが非常に大きい場合に発生します)。これらの検定の帰無仮説を喜んで棄却することはできますが、データは公開用であるため、p < ..... と書く必要がありますが、R で報告可能な最小値がどれかわかりません。

ks.boot重要な場合に備えて関数を使用しています。

どんな助けでも大歓迎です！

p値について質問です。R の次の関数を使用して、さまざまな線形モデルを比較して、あるモデルが別のモデルよりも優れているかどうかを判断してきました。

残念ながら、F 値や p 値が計算されないことがあります。以下は、p 値が得られなかった Anova サマリーの例です。

対称性のために、p 値が得られた分散分析の要約もここに示します。

なぜこれが起こるのか知っていますか？

データフレーム内の 2 つの列の間で Kruskal-Wallis 検定を実行しようとしたときに、列をそれ自体と比較すると、p 値が 1 にならないことがわかりました。

同じデータを保持する 2 つの異なる列を比較すると、同じことが起こります。

これは列の NA 値が原因であると考えたので、簡単な例を試しました。

誰が私が間違っているのか教えてもらえますか?

ブートストラップされる lm オブジェクトから統計 (係数と p 値) を取得するための関数をいくつか作成しました。係数 1 が機能します。p値のものはエラーで失敗しています:

私は今、エラーが要因変数の包含に関連していると信じています。簡単に再現可能なデータを使用して問題を再現しようとします。

これらのそれぞれから返されるクラスの「数値」値は、私の初心者の目にはまったく同じ形式のように見えます...しかし、そうではないと思いますか? 次の関数を実行する前に、返された bt ブートストラップ オブジェクトもクリアしましたが、解決しませんでした。ブートストラップされた p 値を取得するにはどうすればよいですか? ご意見ありがとうございます。(Mac OSX で R 3.0.1 を実行しています。)

boot() が 1 つのデータセットで失敗し、別のデータセットで成功しています ... データの問題でしょうか? 私は違いを理解することはできません。しかし、少なくとも今は再現可能だと思います。どちらの場合も、整数変数と因子変数の間の相互作用は、数値従属変数に回帰 (lm) されます。boot() コマンドが次のエラーで失敗しています:

p値を返す私の統計関数は次のとおりです。

ここで質問を再現して投稿するためにランダムデータを生成すると、次のようになります。

そしてブートストラップ：

ブートストラップは機能します。エラーなし; 統計が生成されます。しかし、同じタイプの私自身のデータ (以下) では、boot() はエラーを返します。

線形モデルは、これらのデータだけで正常に動作します。traceback() は、ブート呼び出し以外には何も生成しません。どうぞ、どんな考えでも大歓迎です。MAC OSX で R 3.0.1 を使用しています。そしてありがとうございました！