Rozdział 4 - Testy permutacyjne

Menu główne:

Rozdział 4

Kod 4.1. Test permutacyjny dla równości proporcji – biblioteka EnvStats

library(EnvStats)

x1 = rbinom(15,size=1,prob =0.4)

x2 = rbinom(20,size=1,prob =0.6)

wynik=twoSamplePermutationTestProportion(x1,x2,alternative="greater")

wynik

plot(wynik)

Kod 4.2. Test dokładny dla tablicy czteropolowej

dane=c(1,9,10,4)

m=dane[2]+dane[4]; n=dane[1]+dane[3]; t=dane[1]+dane[2]

ntab=0

for (k in 0: dane [1])

{ ntab=ntab+choose(m,t-k)*choose(n,k) }

ntab/choose(m+n,t)

Źródło: opracowanie własne na podstawie Good(2006, str. 111)

Kod 4.3. Test permutacyjny niezależności ze statystyką chi-kwadrat

T=c()

N=1000

A = matrix (c(30,20,10,20,15,15,10,10,8),3,3,byrow=TRUE)

T0=chisq.test(A)$statistic

x=c(rep(1,A[1,1]+A[1,2]+A[1,3]),rep(2,A[2,1]+A[2,2]

+A[2,3]),rep(3,A[3,1]+A[3,2]+A[3,3]))

y=c(rep(1,A[1,1]),rep(2,A[1,2]),rep(3,A[1,3]),

rep(1,A[2,1]),rep(2,A[2,2]),rep(3,A[2,3]),

rep(1,A[3,1]),rep(2,A[3,2]),rep(3,A[3,3]))

for (i in 1:N)

{ As=table(x,sample(y))

T=c(T,chisq.test(As)$statistic) }

sum(T>=T0)/N