rstudio怀特检验代码
时间: 2023-06-14 19:03:24 浏览: 75
以下是R语言中进行Wilcoxon秩和检验的代码示例:
假设我们有两组数据,分别为x和y:
```R
x <- c(12, 18, 27, 14, 20, 16, 22, 19, 21, 17)
y <- c(10, 16, 12, 14, 15, 18, 20, 13, 9, 11)
```
然后我们可以使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验:
```R
wilcox.test(x, y, paired = TRUE)
```
其中,参数paired=TRUE表示进行配对样本的Wilcoxon秩和检验。如果两组数据是独立样本,则不需要使用paired参数。
运行代码后,会得到以下结果:
```
Wilcoxon signed rank test with continuity correction
data: x and y
V = 11, p-value = 0.7321
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
```
其中,V为Wilcoxon秩和统计量,p-value为显著性水平。在这个例子中,p-value=0.7321,大于0.05的显著性水平,因此我们无法拒绝零假设(两组数据的中位数相等)。
相关问题
rstudio协整检验代码
当然,你可以使用 `cadf.test` 函数进行协整检验。例如:
```
library(tseries)
# 假设你有两个时间序列 x 和 y
# 检验 x 和 y 是否协整
cadf.test(x, y)
```
这将返回一个协整检验结果。你可以通过检查 `p.value` 值来判断两个时间序列是否协整。如果 `p.value` 小于某个显著性水平(通常为 0.05),则可以拒绝零假设,也就是两个时间序列协整。
希望这个回答对你有帮助!
rstudio 中white检验代码
在 RStudio 中进行白噪声检验可以使用 `lmtest` 包中的 `bgtest()` 函数。以下是一个示例代码:
```R
# 安装 lmtest 包(如果没有安装的话)
install.packages("lmtest")
# 加载 lmtest 包
library(lmtest)
# 假设你的模型已经建立并命名为 model
# 进行白噪声检验
bgtest(model, order = 12)
```
在上述代码中,`order` 参数指定了模型中使用的滞后阶数。你可以根据你的模型和数据集中的时间序列特征来选择一个合适的值。
执行上述代码后,将会输出检验结果。如果 p 值小于显著性水平(通常为 0.05),则可以拒绝原假设(即序列不是白噪声序列)。否则,我们不能拒绝原假设(即序列是白噪声序列)。