hodges-lehmann检验r代码
时间: 2024-03-08 12:48:04 浏览: 41
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。