Point estimates: Estimate NRI 0.13690781 NRI+ 0.05015956 NRI- 0.08674825 Pr(Up|Case) 0.25049431 Pr(Down|Case) 0.20033475 Pr(Down|Ctrl) 0.18997756 Pr(Up|Ctrl) 0.10322932 Now in bootstrap.. Point & Interval estimates: Estimate Lower Upper NRI 0.13690781 0.078883012 0.23451929 NRI+ 0.05015956 0.005129998 0.09514747 NRI- 0.08674825 0.013142778 0.17134753 Pr(Up|Case) 0.25049431 0.186237883 0.29704069 Pr(Down|Case) 0.20033475 0.114708175 0.25897800 Pr(Down|Ctrl) 0.18997756 0.102791726 0.29403370 Pr(Up|Ctrl) 0.10322932 0.084789932 0.12831264结果中没有P值

根您提供的结果，确实没有直接给出RI的P值。在这种情况下您可以尝试使用置信区间来进行设检验。通过检查置信区间是否包含零，可以判断NRI是否显著不等于。

在您的结果中，NRI的点估计为0.13690781，置信区间为(0.078883012, 0.23451929)。如果零不在置信区间内，那么可以认为NRI是显著不等于零的。

但请注意，这只是一种近似方法，不能提供精确的P值。如果您需要更准确的P值，建议参考相关文献或咨询统计学家以获取适合您数据和模型的方法。

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data: x and y t = 3.0371, df = 299, p-value = 0.002599 alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0 95 percent confidence interval: 2.813942 13.172724 sample estimates: mean difference 7.993333解释

这段话是来自一个双样本t检验的结果报告。这个t检验用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。其中，t值是检验统计量，用于衡量样本均值之间的差异相对于它们的标准误差的大小。df是自由度，表示样本量减去模型参数的数量。p-value是检验的显著性水平，表示在零假设为真的情况下，得到观察到的统计量或更极端情况的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设。95%置信区间是一种估计，其包含了真实均值的可能范围。最后，样本均值差异是样本的均值之差，表示两个样本之间的平均差异大小。

Pearson's product-moment correlation data: cur_data$dependent and cur_independent_data t = 0.94813, df = 27, p-value = 0.3515 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.2001709 0.5123054 sample estimates: cor 0.1795039

根据你提供的数据，Pearson积矩相关系数为0.1795，p值为0.3515，置信区间为-0.2001到0.5123。由于p值大于0.05，我们不能拒绝原假设，即认为变量之间的相关性不显著。然而，需要注意的是，相关系数较低，置信区间跨越了0，这意味着不能完全排除变量之间存在某种程度上的相关性。因此，需要进一步分析数据，确定是否存在其他变量或因素可能影响变量之间的关系。