問題タブ [p-value]

これをネットワークデータで使用する予定です。

私のネットワークには 2 種類のエッジがあります。どのように見えるかを確認するために、これら 2 つのエッジ タイプの次数を個別に返す関数を作成しました。

そして、ネットワーク エッジをサンプリングする別の関数を作成しました。この後は次のようになります。

G_obs+R_obs、つまりノードの次数は同じままであることに注意してください。

G_obs と R_obs の間で最初に観察された次数分割を持つ各ノードの pValue を知りたいです。

編集: 申し訳ありませんが、これは少しわかりにくかったようです。観測された分布の行ごとの確率は必要ありません。観測されたG_obs、R_obs がノードごとに分割される確率が必要です。ここで、sample(G_obs) + sample(R_obs) は以前と同じノードの合計を保持しています。次回は英語のネイティブ スピーカーに相談して、より適切な言葉遣いをしてもらう必要があります。問題をより明確に説明できればと思います :(

編集2

観察：

ご覧のとおり、N1 には 5 つのインエッジがあります。そのうちの 3 つは緑 (G_obs)、2 つは赤 (R_obs) です。

表示されている 5 つのノードの場合、合計 15 個の緑のエッジと合計 6 個の赤のエッジがあります。ここで、すべての緑とすべての赤のエッジを「サンプリング」します。別名、それらを割り当てられた列に再分配しますが、同時に、N1 にはまだ 5 つのエッジがあります。(上記のサンプリングの例を参照してください。

私はすでに「サンプリング」を正しく提供する関数を持っており (これのプレースホルダー: mySample(graph))、mySample を取得し、それをたとえば 1000 回使用し、各ノードの元の観察の可能性を計算する関数が必要です。

助けていただければ幸いです

anova() 関数を使用して rda モデルの全体的な有意性をテストしようとしていますが、anova を複数回実行すると、毎回異なる p 値が得られるだけでなく、また、異なる順列数を与えます。

Rfpreds<-rda(Rorders ~ Cornyield + Respiration + Nmin + logNase + logBGase + logPase, data=Rfunctions, na.action="na.omit")

anova(Rfpreds)

そのため、より多くの順列を使用して、より一貫した結果が得られるかどうかを確認したかった. 私は R ドキュメントの使用経験が豊富ではありませんが、順列番号を設定できるはずであると理解していました。

anova(Rfpreds, permutations=999)

しかし、それはエラーになります:

match.arg(model) のエラー: 'arg' は NULL または文字ベクトルでなければなりません

ここで何が間違っているのかわかりませんが、コードを実行するたびに p 値が異なる場合、p 値を報告することはできません。

この件に関する多くの論文をグーグル検索しましたが、欲しいものが見つからないようです。私は SAS マクロの初心者で、ここで助けを得たいと思っています。ここに私が欲しいものがあります:

1200 個の変数を持つデータセットがあります。これらの 1199 個の変数を OUTCOME として実行し、ロジスティック回帰の P 値をデータセットに保存するマクロが必要です。また、従属変数「性別」は性格であり、結果変数もそうです。しかし、クラスステートメントをマクロに入れる方法がわかりません。これを単一の手順として実行する方法の例を次に示します。

私のアイデアは、ODS 出力を作成し、P 値以外の不要な変数を削除し、モデルの OUTCOME 変数名に従ってそれらを 1 つのデータセットにマージすることでした。

いくつかのprocマクロで遊んでみましたが、うまくいきません!!! これについて本当に助けが必要です、どうもありがとう。

p値の概念について混乱しています。一般に、p 値が通常 0.05 であるアルファよりも大きい場合、帰無仮説を棄却できず、p 値がアルファよりも小さい場合、帰無仮説を棄却します。私が理解しているように、p 値がアルファよりも大きい場合、2 つのグループの違いは、サンプリング エラーまたは偶然によるものです。これまでのところ、すべて問題ありません。ただし、p値がアルファ未満の場合、結果は統計的に有意であり、統計的に有意ではないと想定していました（p値がアルファ未満の場合、帰無仮説を棄却するため）。

基本的に、結果が統計的に有意であれば、帰無仮説を棄却します。しかし、仮説が統計的に有意である場合、どのように仮説を棄却できるのでしょうか? 「統計的に有意」という言葉から、結果の良さは理解しています。

以下のように、一連のデータの独立性をテストしたいと思います。再現可能な例:

異なる所得グループ (q1-q5) 間で v1、v2、v3、および v4 の独立性をテストしたい

それは次のようになるはずです

テスト結果を得るには ANOVA を適用する必要があると思いますが、方法がわかりません。誰でも助けることができますか？

以下のスクリプトを思いつきましたが、これは正しい方法ですか? 改善することはありますか？ありがとうございました！

次のリンクhttp://faculty.arts.ubc. ca/dwhistler/326UBC/stataHILL.pdf . たとえば、値 0.062 がわからない場合、テーブルの他の情報を見て、それが 0.062 であることをどのように知ることができますか?