用R计算hodges-lehmann估计量代码
时间: 2023-05-30 20:02:35 浏览: 115
假设数据存储在向量x中,可以使用以下代码计算hodges-lehmann估计量:
```R
HL <- function(x) {
n <- length(x)
medians <- numeric(n)
for (i in 1:n) {
medians[i] <- median(x + x[i])
}
hl <- median(medians)
return(hl)
}
# 示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 计算hodges-lehmann估计量
HL(x)
```
输出结果为 3.5。
相关问题
hodges-lehmann检验r代码
Hodges-Lehmann检验是用于比较两个独立样本中位数差异是否显著的一种非参数方法。下面是使用R语言实现Hodges-Lehmann检验的代码示例:
```R
# 生成两个随机独立样本
x <- rnorm(50, mean = 10, sd = 3)
y <- rnorm(50, mean = 12, sd = 3)
# 计算两个样本的中位数差异估计量
diff_med <- median(x) - median(y)
# 通过循环计算每个样本中每个元素与另一个样本中所有元素差异的中位数
n <- length(x)
m <- length(y)
diffs <- numeric(n * m)
k <- 1
for (i in seq_along(x)) {
for (j in seq_along(y)) {
diffs[k] <- x[i] - y[j]
k <- k + 1
}
}
# 计算差异中位数
HL_stat <- median(diffs)
# 计算95%置信区间
alpha <- 0.05
HL_ci <- c(HL_stat - qt(1 - alpha/2, n * m - 1) * sqrt(pi/2) * mad(diffs),
HL_stat + qt(1 - alpha/2, n * m - 1) * sqrt(pi/2) * mad(diffs))
# 输出结果
cat("Hodges-Lehmann差异中位数估计量为", round(HL_stat, 2), "\n")
cat("95%置信区间为 [", round(HL_ci[1], 2), ", ", round(HL_ci[2], 2), "]\n")
cat("中位数差异估计量为", round(diff_med, 2), "\n")
```
在这个示例中,我们生成了两个随机独立样本x和y,并计算了它们的中位数差异估计量。然后,我们通过循环计算每个样本中每个元素与另一个样本中所有元素差异的中位数,并计算了差异中位数的估计量和95%置信区间。最后,我们输出了Hodges-Lehmann差异中位数估计量、95%置信区间和中位数差异估计量。
Hodges-Lehmann R语言
Hodges-Lehmann估计量是一种稳健的中心性估计方法,它用于估计一个总体中位数的位置参数。在R语言中,可以使用"hodgeslehmann"函数来计算Hodges-Lehmann估计量。这个函数可以接受一个向量作为输入,并返回估计的中位数。例如,你可以使用以下代码计算一个向量x的Hodges-Lehmann估计量:
```
hodgeslehmann(x)
```
如果x是一个矩阵,你可以使用apply函数来计算每列的Hodges-Lehmann估计量,并将结果返回为一个行向量。例如:
```
result <- apply(x, 2, hodgeslehmann)
result
```