openmv直线p值

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- *1* *2* *3* [Openmv](https://blog.csdn.net/2301_76924398/article/details/130536714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

openmv直线p值是啥

回答: 在提供的引用中没有明确提到openmv直线的p值是什么。因此，我无法回答这个问题。
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- *1* *2* *3* [Openmv](https://blog.csdn.net/2301_76924398/article/details/130536714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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padjust和p值

padjust是进行多重假设检验时用来修正p值的方法之一。在进行多重假设检验时，若不对p值进行修正，则可能导致错误的拒绝或接受原假设。

p值是用于统计假设检验的一个概率值，用以判断观察到的差异是否由随机因素引起。它表示当原假设为真时，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。

在科学研究中，我们常常会进行多重检验，即对多个相关的假设进行检验。如果不对p值进行修正，则进行多个检验时，极有可能会出现假阳性（错误地拒绝原假设）的情况。这是因为当进行多个假设检验时，总会有一定机率产生随机差异，而p值正是用于判断随机差异的大小。

padjust方法可以将原始的p值进行修正，从而减小出现假阳性的概率。常见的padjust方法包括Bonferroni、Benjamini-Hochberg等。这些方法一般会将原始的p值乘以一个校正因子或校正系数，以减小假阳性的风险。

总之，padjust是对p值进行多重比较修正的方法，以避免由于多次检验带来的假阳性。p值则是用于统计假设检验中，用于判断观察到的差异是否显著的概率值。