히스토그램 데이터의 p 값 찾기 R

랜덤 화의 기울기 비율, 관측 된 데이터의 기울기보다 크거나 작음에 따라 관측 된 기울기를 얻는 예상 확률을 계산하고 싶습니다. 관측 기울기는 -0.2717입니다.히스토그램 데이터의 p 값 찾기 R

어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다. 저는 초보자입니다.

histdata<- numeric(10000) 
for (i in 1:10000) {histdata[i]<-(summary.lm(lm(sample(tcons)~tleave)) 
[[4]][[2]])} 
hist(histdata) 
abline(v=-0.2717, lwd=3, lty=2) 
box() 

data3<- -0.2717>histdata

이 ^^는 원본보다 크지 않고 크기가 큰 9954를 제공합니다.

출처

2017-11-20 Barry Allen ' The Flash

같은 방법이 p- 값을 계산 하시겠습니까? 샘플 입력 데이터로 [재현 가능한 예제] (https://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example)를 제공하면 실제로 도움이 될 수 있습니다. 코드를 실행하여 수행중인 작업을 확인합니다. – MrFlick

hist2ata를 입력 데이터로 변환합니다. data2 <- data.frame (histdata). 그것은 p 값을 찾으려고하는 루프의 기울기 값입니다. 그러나, 나는 cuurently 그것에 anova를 실행할 수 없습니다. 개체를 변경해야하는지 잘 모르겠 음 –

이 설명은 나에게 이해가되지 않습니다. 아직도 무엇을하고 있는지 전혀 모릅니다. 나는 원하는 출력을 이해하지 못한다. 이러한 서로 다른 코드가 당신의 목표와 어떤 관련이 있는지는 분명하지 않습니다. 하나의 플롯 또는 여러 플롯을 작성하려고합니까? – MrFlick

당신은 rand_vals에서 무작위 절차의 결과와 obs_val의 관측 값, 관측 값이 큰 것을 대립 가설 대 귀무 가설에 대한 다음 단측 p- 값 (정량화 지원이있는 경우 null 값보다)이 있음을

mean(rand_vals>=obs)

참고가 하지 ☢☣ (두개골 & 된 이미지의 이모티콘)은 "관찰 기울기를 얻기의 확률"을 찾을 수 없습니다. 귀무 가설이 사실이라면 관측 된 기울기보다 큰 값 을 관찰 할 확률은입니다.
어떤 경우에는 관찰 된 값을 "임의 화"세트에 포함하는 것이 적절할 수도 있습니다 (즉, mean(c(rand_vals,obs)>=obs)). 무작위 화 집합이 큰 경우에는 별 효과가 없습니다.
두 꼬리 p- 값이 될 것이다 mean(abs(rand_vals)>=abs(obs))

출처

2017-11-20 19:37:22

감사합니다 !! 당신이이 결과에 대한 95 % 신뢰 구간을 어떻게 찾을 지 아무도 모르겠다. –

질문하는 것이 유감 스럽지만 왜 P 값에 대한 신뢰 구간을 원하겠습니까? ??? –

혼란스러운 미안한 슬로프 중. 나는 모델에 맞아야하지만 확신 할 수 없다고 생각한다. –

히스토그램 데이터의 p 값 찾기 R

답변

관련 문제