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これを自動化することは可能ですか (ループ、関数などを使用)? 現在、私はすべての作業を「手動」で (つまり、段階的に) 行っており、非常に面倒です。私は kstest() を使用します。

帰無仮説 H0 : X ∼ N(0, 1) を考えます。

µ の異なる値 (たとえば µ = 0、0.25、0.50、0.75、1) および n の異なる値 (たとえば n = 25、50、100) に対して、次の手順を実行します。

  • N(µ, 1) から 1000 個のサンプルを生成します。
  • 各サンプルについて、仮説 H0 : X ∼ N(0, 1) をテストします。
  • それぞれの場合の拒否の頻度を取得します。
  • 帰無仮説が真である場合に、レベルが適切に近似されていることを確認します (たとえば、α = 0.10、0.05、0.01 を取り上げます)。

どうもありがとう。

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$ \ mu $、n、および$ \ alpha $を入力すると、帰無仮説を受け入れるための数の比率を取得する関数を作成しました。

library(stats)
anxo <- function(mu, n, alpha){
  prop <- 0
  for (i in 1:n) {
     x <- rnorm(1000, mu, 1)
     if (ks.test(x, pnorm)$p.value > alpha) {
     prop <- prop + 1
     }
  }
  return(prop/n)
}
于 2012-10-14T04:45:29.897 に答える