R语言 wilcoxon

Wilcoxon Signed-rank统计分布函数是一种非参数检验方法，用于比较两个相关配对样本的中位数是否有差异。在R语言中，可以使用dsignrank函数计算Wilcoxon Signed-rank统计量，psignrank函数计算对应的p值，qsignrank函数计算给定p值对应的Wilcoxon Signed-rank统计量，rsignrank函数生成符合Wilcoxon Signed-rank统计分布的随机数。

以下是一个使用R语言进行Wilcoxon Signed-rank统计分布函数实战的例子：

# 生成符合Wilcoxon Signed-rank统计分布的随机数
set.seed(98989) # 设置随机种子以便重现结果
N <- 100000 # 指定样本大小
y_rsignrank <- rsignrank(N, n = 20) # 从Wilcoxon Signed-rank统计分布中生成N个随机值
y_rsignrank # 将随机值打印到RStudio控制台
hist(y_rsignrank, breaks = 50, main = "") # 绘制随机生成的密度图

相关问题

r语言wilcoxon 秩和检验

Wilcoxon 秩和检验是一种非参数的假设检验方法，用于比较两个相关样本或配对样本的中位数差异是否显著。在 R 语言中，可以使用函数 `wilcox.test()` 进行 Wilcoxon 秩和检验。

函数的基本语法如下：

wilcox.test(x, y = NULL, paired = FALSE, alternative = "two.sided")

其中，`x` 和 `y` 是待比较的样本数据，可以是数值向量、因子或者数据框。`paired` 参数用于指定是否为配对样本，默认为 `FALSE`，即非配对样本。`alternative` 参数用于指定备择假设的类型，默认为双侧检验。

下面是一个简单的示例：

# 非配对样本的 Wilcoxon 秩和检验
x <- c(2, 4, 6, 8, 10)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)
wilcox.test(x, y)

如果你有更具体的问题，请提供更多的信息，我会尽力帮助你。

r语言离散数据wilcoxon秩和检验

在R语言中，进行离散数据的Wilcoxon秩和检验可以使用函数`wilcox.test()`。

该函数的语法为：

wilcox.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
            mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE, 
            conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

其中，参数`x`表示第一个样本数据，参数`y`表示第二个样本数据（如果是配对样本则填写），参数`alternative`表示备择假设，参数`paired`表示是否是配对样本，参数`exact`表示是否使用精确检验，参数`correct`表示是否进行连续性校正，参数`conf.int`表示是否计算置信区间，参数`conf.level`表示置信水平。

示例代码如下：

假设我们有两组样本数据，分别是`x`和`y`，我们想要比较它们的中位数是否有差异。

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 3, 4, 5, 6)

# 进行Wilcoxon秩和检验
wilcox.test(x, y, alternative = "two.sided", paired = FALSE)

输出结果为：

	Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  x and y
W = 0, p-value = 0.01562
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

其中，`W`表示Wilcoxon秩和统计量的值，`p-value`表示检验的双侧p值。根据结果，p值为0.01562，小于显著性水平0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为这两组样本的中位数有显著差异。