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r - 1 つのコードで複数の二項検定
binomR package( binom.testfunction) を使用して、4つの異なる確率値で4つの異なる成功数に対して正確な二項検定を実行したいと思います。
私はそれを単独で行うことができますが、1 つのコマンド (lapply、for ループなど) だけで計算を行うコードを記述できるかどうかを知りたいです。
conf.level = 0.95and alternative = "two.sided"(結果は 1 または 0 になる可能性があるため) 。
なにか提案を？
私は試した：
しかし、うまくいきません。
r - R: prop.test は、行列またはベクトルが渡されるかどうかに基づいて異なる値を返します
rのprop.test関数 (ドキュメントはこちらmatrix) が、a を渡すかベクトルを渡すかによって異なる結果を返すのはなぜですか?
ここでは、ベクトルを渡します。
ここでmatrixは、代わりに を作成して渡します。
異なる結果が得られるのはなぜですか? どちらのシナリオでも同じ結果が返されることを期待しています。
r - Matlab での 2 サンプル Kolmogorov-Smirnov テスト (kstest2) の実装が不十分ですか?
明らかな何かが欠けているのでしょうか、それとも Matlab のpkstest2値が非常に悪いのでしょうか? 非常に悪いとは、それが間違って実装されているという疑いがあることを意味します。
ヘルプページにkstest2は、関数が漸近p値を計算すると記載されていますが、どのメソッドが正確に使用されているかについての参照は見つかりませんでした。とにかく、説明はさらに述べています：
漸近p値は、サンプル サイズが大きい場合に非常に正確になり、(n1*n2)/(n1 + n2) ≥ 4 のように、サンプル サイズ n1 および n2 の場合はかなり正確であると考えられます。
例 1
Lehman and D'Abrera (1975) の例 6 を見てみましょう。
(n1*n2)/(n1 + n2) = 4この場合、p値は適度に正確である必要があります。
p = 0.0497本で与えられた解決策は ですが、Matlab は をもたらし0.0870ます。ソリューションを検証するために、R を使用しました。R は、特に統計において、Matlab よりも信頼しています。
ks.testfromstatsパッケージとks.bootfromパッケージの使用Matching:
どちらも を与えp = 0.0870ます。
例 2
独自の例を使用kstest2して、サンプル サイズが大きい場合の Matlab と R の結果を比較してみましょう。
これにより が得られp = 0.0317ます。ここで、同じx1とx2ベクトルを使用すると、R は を与えp = 0.03968ます。非常に正確な結果が期待される場合、約 20% の差(n1*n2)/(n1 + n2) = 25。
私は行方不明ですか、何かを台無しにしていますか? 例が示すように、Matlab のkstest2パフォーマンスが非常に悪い可能性はありますか? アルゴリズムkstest2はどのような近似を使用していますか? (kstest2 に実装されたコードを見ることができますが、何が起こっているのかを理解するには、本や紙を参照する方がはるかに良いでしょう。)
Matlab 2016a を使用しています。
リーマンとダブレラ (1975)。ノンパラメトリック: ランクに基づく統計手法。第1版。スプリンガー。
python - 複数のテストで使用される仮説戦略をインスタンス化する必要がありますか?
組み込みの仮説戦略は、関数を介して提供されます (たとえば、実際の戦略ではなく、integers戦略を作成する関数です)。これは、戦略オブジェクトには内部状態があることを示唆しています。
上記の 2 つの偽のテストでは、各テストは (の異なる呼び出しから) 異なる戦略オブジェクトを取得しますintegers。次に、次のような独自の戦略を作成すると:
...次に、同じテストに使用します。
それらは同じ戦略オブジェクトを共有します。これは間違っているように思えますが、場合によってはドキュメントの例がNodeStrategyそうです ( と の定義を参照NodeSet)。次のような関数で戦略の構成をラップすることで、これを回避する必要があります。
r - R: NA の結果を使用したダービン ワトソン テスト
R のダービン ワトソン テストを使用して、株価の履歴とインデックスの間の相関関係を測定しようとしています。
これは私がこれまでに行ったことです：
ここで、いくつかの NA 値を入力します。
そして、私は回帰を行います
ldibex（たとえば）を見ると、次のようになります。
しかし、テストを実行しようとするとdwtest(regression)、次の出力が表示されます。
私はすでにすべての NA 値を埋めていたので、なぜこれがNA.