lower.tail = FALSE

时间: 2023-08-20 22:43:09 浏览: 559
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`lower.tail = FALSE` 是 `pnorm` 函数的一个参数，它的作用是指定累积分布函数的计算方式。当 `lower.tail = FALSE` 时，`pnorm` 函数计算的是右侧概率（即大于等于给定数值的概率），而当 `lower.tail = TRUE` 时，`pnorm` 函数计算的是左侧概率（即小于等于给定数值的概率）。在这段代码中，由于我们需要计算的是双侧p-value，因此需要使用 `lower.tail = FALSE` 来计算右侧概率并乘以2得到双侧概率。
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windows下面tail工具使用.zip

压缩包中的tail.zip可能包含一个实现了tail功能的第三方工具。解压后，按照工具的说明文档安装和使用。通常，这样的工具会提供图形界面或命令行选项，使得在Windows上跟踪日志文件变得简单。 3. **实时查看...

rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.05 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) q1<- qf(alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE) q2<- qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE)R语言求两正态总体方差相等的拒绝域代码

其中，qf()函数是F分布的分位点函数，第一个参数是分位点的概率，第二个和第三个参数分别是分布的自由度，lower.tail=FALSE表示计算右侧分位点。 因此，在求得样本统计量$S_1^2$和$S_2^2$后，可以计算统计量F，...

rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hmu1 <- mean(hmus1) hmu2 <- mean(hmus2) hmu1 hmu2 sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2) sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2) sw2 <- (sx2+sy2)/(n+m+2) hup <- hmus1-hmus2+qt(1-alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo <- hmus1-hmus2-qt(1-alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup)) hprob报错

hup (1-alpha/2, df=n+m-2, lower.tail=FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo (1-alpha/2, df=n+m-2, lower.tail=FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) 此外，需要注意代码中变量名的大小写是否一致，比如 hprob 和 ...

Error in pt(abs(t_stat), df = summary(result_3)$df.residual, lower.tail = FALSE) : 数学函数中用了非数值参数

Translation: Error in pt(abs(t_stat), df = summary(result_3)$df.residual, lower.tail = FALSE) : Non-numeric argument used in mathematical function. This error message indicates that a mathematical ...

请解释：pvalues<-pnorm(abs(zvalues),lower.tail = FALSE)*2

这段代码的作用是计算给定的z-values对应的双侧p-value。其中，abs(zvalues)表示z-values的绝对值，pnorm函数计算了这些绝对值对应的标准正态分布的累积分布函数值（即左侧概率），因为我们关心的是双侧p-value...

R语言rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) hvar1 <- numeric(k) hvar2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.05 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) hvar1[i] <- var(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) hvar2[i] <- var(y) } q1<- qf(alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE) q2<- qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE) test.res <- ((hvar1/hvar2)>=q1&(hvar1/hvar2)<=q2) hp <- mean(test.res) hp

这段R代码是在假设两个正态总体方差相等的前提下，进行F检验的代码。具体来说，这段代码生成了两个服从正态分布的随机样本$x$和$y$，重复$k$次，每次计算样本均值$h_{\mu,x}$和$h_{\mu,y}$，以及样本方差$h_{var,x}$...

R语言怎么看p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内n <- 1000 m <- 1000 k <- 10000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) hup <- hmus1-hmus2+qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hlo <- hmus1-hmus2-qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hup hlo

可以通过判断p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内来判断。具体做法是计算置信区间的上界hup和下界hlo，然后判断p1-p2是否在[hlo, hup]的区间内。如果是，则可以认为p1和p2没有显著差异；如果不是，则可以认为p1和p2...

rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hmu1 <- mean(hmus1) hmu2 <- mean(hmus2) hmu1 hmu2 sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2) sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2) sw2 <- (sx2+sy2)/(n+m+2) hup <- hmus1-hmus2+qt(alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo <- hmus1-hmus2-qt(alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hprob <- mean((hlo<=p1-p2)&(p1-p2<=hup)) hprob估计置信水平，哪里出错了

在计算 hprob 值时出现了错误。hprob 的计算方法应该是：计算差值（hlo<=p1-p2）与（p1-p2<=hup）同时成立的概率，即两者的交集，而不是计算两者的平均值。正确的计算方法是： hprob (hlo<=p1-p2 & p1-p2<=hup)...

for (t in rownames(expectedpairs)){ lm.r = lm(observed ~ expected, data = dataset[dataset$tissue==t,]) codoncooksd[as.character(dataset[names(cooks.distance(lm.r)),"codpair"]),t] = as.numeric(cooks.distance(lm.r)) codonresid[as.character(dataset[names(rstandard(lm.r)),"codpair"]),t] = as.numeric(rstandard(lm.r)) lmsummary["RSE",t] = summary(lm.r)[[6]] lmsummary["R2",t] = summary(lm.r)[[9]] fstat <- summary(lm.r)$fstatistic lmsummary["pvalue",t] = as.numeric(pf(fstat[1], fstat[2], fstat[3], lower.tail=FALSE)) dataset[names(rstandard(lm.r)),"bias"] = as.numeric(rstandard(lm.r))

Student{" + "id=" + id + ", sNum='" + sNum + '\'' + ", name='" + name + '\'' + ", gender='" + gender + '\'' + ", age=" + age + ", tel='" + tel + '\'' + 这段代码是R语言的代码，不是Python中的代码...

R语言写出两正态总体方差检验拒绝域代码rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.5 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) test.res <- (abs(hvar1/hvar2)>=qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE)) hp <- mean(test.res)报错

代码中存在一个错误，qf函数需要接收三个参数，分别是F分布的分子自由度，分母自由度和概率值。在这里，应该将n-1和m-1作为F分布的分子和分母自由度，将1-alpha/2作为概率值。修改后的代码如下： ...

用R语言计算一位教师统计了在他安排的1小时答疑时间内来问问题的学生数，结果发现平均有1.5个学生来问问题.请估计在1小时答疑时间内来问问题的学生数超过4的概率。

# 使用pnorm()函数，其中lower.tail = FALSE是因为我们要找的是大于4的概率 probability (4, mean = 1.5, sd = std_dev, lower.tail = FALSE) # probability就是超过4个学生概率 probability 注意：你需要提供...

r语言qt函数怎么用

它的语法是qt(q, df, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)，其中q表示要计算概率密度函数值的t值，df表示自由度，lower.tail表示是否计算低尾部分（小于等于q的部分）的概率，默认为TRUE，log.p表示是否返回结果的对...

X服从标准正态分布,θ=P(X>4.5),取V为指数分布Exp(1),令W=V+4.5,用W的样本进行重要抽样估计θ,取样本点个数N=1000,求估计值并估计误差大小,并给出R语言代码

SE (mean((weights * (pnorm(4.5, mean = 0, sd = 1, lower.tail = FALSE) / f(w)) - theta_hat)^2)) # 输出结果 cat("重要抽样估计量为：", theta_hat, "\n") cat("估计误差的标准差为：", SE, "\n") 运行...

r语言 正态分布分位数

qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 参数说明： - p：要计算的分位数的概率值。 - mean：正态分布的均值。 - sd：正态分布的标准差。 - lower.tail：如果为TRUE，则计算分...

R语言验证卡方分布的代码

p_value (chisq_value, df, lower.tail = FALSE) # 打印结果 cat("卡方值:", chisq_value, "\n") cat("自由度:", df, "\n") cat("概率:", p_value, "\n") 在这个例子中，我们假设卡方值为10，自由度为5。然后...

R语言如何根据LP值计算p值

p_value (2.5, lower.tail = FALSE) 其中，lower.tail = FALSE表示计算大于2.5的面积，即p值。 如果LP值表示为t-statistic，则可以使用qt()函数来计算t分布的双尾p值。例如，如果LP值为2.5，自由度为10，...

R语言知道F的α分位数求p值

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get_r_from_bsen函数

p_value *pnorm(abs(z_score), lower.tail=FALSE) t_value (p_value/2, df=sample_size-2, lower.tail=FALSE) r_value (t_value^2 + sample_size-2) return(r_value) } 该函数首先计算z分数（z_score），...

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