Rozdział 3 - Testy permutacyjne

Idź do spisu treści

Menu główne:

Rozdział 3


Kod 3.1. Test permutacyjny - statystyki równoważne

par(mfrow=c(3,1))
x1=rnorm(11,8,3)
x2=rnorm(16,6,3)
x=c(x1,x2)
T01=mean(x1)-mean(x2)   ### Pierwsza statystyka
T02=mean(x1)            ### Druga statystyka
T03=mean(x1)/mean(x2)   ### Trzecia statystyka
T1=c(); T2=c(); T3=c()
N=10000
for (i in 1:N)
{
      xs=sample(x)
      T1[i]= mean(xs[1:11])- mean(xs[12:27])
      T2[i]= mean(xs[1:11])
      T3[i]= mean(xs[1:11])/mean(xs[12:27])
}
T1st=(T1-mean(T1))/sd(T1)
T2st=(T2-mean(T2))/sd(T2)
T3st=(T3-mean(T3))/sd(T3)
sum(T1>=T01)/N; hist(T1st,breaks=8)
sum(T2>=T02)/N; hist(T2st,breaks=8)
sum(T3>=T03)/N; hist(T3st,breaks=8)

Kod 3.2. Test permutacyjny dla równości wartości oczekiwanych – biblioteka EnvStats

library(EnvStats)
x1 =rnorm(10, 11, 2)
x2 =rnorm(15, 10, 1)
wynik=twoSamplePermutationTestLocation(x1,x2,alternative="greater")
wynik
plot(wynik)

Kod 3.3. Test permutacyjny dla równości 3 wartości oczekiwanych – biblioteka coin

library(coin)
dane=data.frame(x=c(8,12,19,24,25,28,39,42,53,64,65,88,89,94,101),
      grupa = factor(c(rep("A",6), rep("B",5), rep("C",4))))
oneway_test(x ~ grupa, data = dane)
 
 
Wróć do spisu treści | Wróć do menu głównego