模拟R中t检验的显着性水平

以下代码对我创建的自定义分布生成10000个t检验。模拟R中t检验的显着性水平

> x <- replicate(10000,{ 
    t.test(rcn(20,.25,25), mu=0, alternative="greater") 
    })

我构建意义的经验水平，所以我对的测试统计量是比相应的t分布的临界值，这是1.729（对于t分布greather数有19个自由度）。

如何在这里选择（并计数）这些测试统计？他们的数量超过10000的比例，模拟的总数，将给我我的经验水平的意义。

来源

2014-01-13 JohnK

请您例如可重复给予rcn'的'定义。 – Beasterfield

@Beasterfield我的问题代表任何分配。我如何选择数千个具有相同特征的t检验？谢谢。 – JohnK

我明白了，但是你可以从'stats'中选择一个分配函数，让人们有机会复制你的代码。请参阅[如何使一个伟大的R可重现的例子]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。 – Beasterfield

您可以直接访问replicate中的每个t.test的测试统计信息。例如：

x <- replicate(10000, { 
t.test(rcn(20,.25,25), mu=0, alternative="greater")$statistic 
})

这将返回一个t值向量。

你可以用你的临界值进行比较并计算TRUE S：

crit <- 1.729 
sum(x > crit)

来源

2014-01-13 15:01:57

不错！这是美元符号吗？它改进了功能？ – JohnK

@JohnK'$'用于访问元素。在这种情况下't.test'返回一个列表。 '$'符号提取名称为“statistic”的元素。 –

好吧。非常感谢你。 – JohnK

模拟R中t检验的显着性水平

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