r语言wday函数

文章阐述了关于wilcoxon函数r语言，以及r语言wday函数的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、R语言:B-M中位数检验和WMW检验
• 2、谈谈t检验和Wilcoxon秩和检验
• 3、R语言与统计-1:t检验与秩和检验
• 4、R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子
• 5、《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
• 6、关于R语言wilcox.test()函数输出结果的问题

R语言:B-M中位数检验和WMW检验

1、当数据维度是2*2时，用配对分类数据的McNemar 检验；当数据维度超过2*2时，用McNemar–Bowker检验。

2、t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 t检验的适用条件为样本分布符合正态分布。

3、perc方法（分位数）展示的是样本均值，bca将根据偏差对区间做简单调整。

4、简单的说，bootstrap是从原有真实样本中有放回地抽取n个。jacknife就是每次都抽取n-1个样本，也就是每次只剔除一个原样本。同样地，如果以bootstrap包中的law数据进行演示：Jackknife计算的bias为-0.006473623。

谈谈t检验和Wilcoxon秩和检验

其实，我忘掉了一个前提，这个结论只有在资料符合t检验假设的情况下才成立。当资料不符合正态性和方差齐性时，t检验的。

Wilcoxon秩和检验（rank-sum test），有时也叫Mann-Whitney U检验，是另一类非参数检验方法，它们不对数据分布作特殊假设，因而能适用于更复杂的数据分布情况。而当数据实际上满足正态分布时，用t tt检验更有效。

执行wilcoxon秩和检验（也称Mann-Whitney U检验）这样一种非参数检验 。

两组定量数据的比较，主要的方法有两种。一种是t检验，一种是属于非参数检验的秩和检验（wilcoxon 秩和检验）。一般来说两样本秩和检验是t检验的补充，如果t检验不能做，就会考虑用两样本秩和检验。

秩和检验用于两个非正态总体中所得到的两个样本之间的比较，单样本计量资料多***用T检验，对于不符合正态分布的资料，可以***用校正公式。

原理不同：t检验的原理基于样本均值与总体均值的比较。秩和检验用秩和作为统计量进行假设检验的方法。卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。t检验适用于小样本情况下对总体参数的推断。

R语言与统计-1:t检验与秩和检验

T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。

T检验：符合正态分布的数据用T检验 秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验 正态分布的检验 非正态分布 非正态分布中值比均值有意义 如果点在直线两侧则为正态分布。

t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。

R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。

提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。

R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子

y：测试中使用的y变量 p：p-value p.adj：调整后的p-value。

随后，将上述示例数据导入R中。绘制箱线图表示两组基因的整体表达水平，并以散点表示样本，配对样本间以连线连接。这样，配对箱线图就获得了。

ggplot 作为R语言画图的瑞士军刀，相比于基础的R包，语法更加易于理解和掌握，不需要掌握很多的命令就能画出整洁美观的图表。

首先构造数据集，对因素A和B作方差齐性检验，利用函数bartlett.test（） 检验结果的P值均远大于显著性水平0.05，说明两个因素下的各水平都满足方差齐性的要求，可以进一步做方差分析。画图来观察一下数据的特点，首先是箱线图。

《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

1、boot包扩展了自助法和重抽样的相关用途。你可以对一个统计量（如中位数）或一个统计量向量（如一列回归系数）使用自助法。 一般来说，自助法有三个主要步骤。 （1）写一个能返回待研究统计量值的函数。

2、boot.ci（） 函数计算统计量置信区间。实验示例：使用mtcar数据框，***用多元回归，根据车重和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。

3、百度学习了一下， 重复测量方差分析的R格式：model=aov（Y ~ B * W + Error（Subject/W），其中B是组间因子，W是组内因子，subject是实验对象的ID。

4、当order = TRUE时，相关矩阵将使用主成分分析法对变量 重排序，这将使得二元变量的关系模式更为明显。选项panel设定非对角线面板使用的元素类型。

5、select是选取要显示的字段。sample（x， size， replace = FALSE， prob = NULL） x表示所要抽样数据，size表示抽样元素个数，replace为T表示***取有重复的抽样，prob用于指定抽样的概率。

6、结果可视化 方法1：interaction.plot（）函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans（）函数来展示交互效应。

关于R语言wilcox.test()函数输出结果的问题

1、你用的这是非参数的秩检验，当然W就是Wilcoxon的非参数统计量了。

2、wilcox.test（）默认计算的也是精确分布。 K样本检验的置换检验 通过chisq_test（）或cmh_test（）函数，我们可用置换检验判断两类别型变量的独立性。 当数据可根据第三个类别型变量进行分层时，需要使用后一个函数。

3、其他进行正态性检验的函数 （如下函数都属于nortest包） Lillie.test（） ad.test（） cvm.test（） pearson.test（） sf.test（） 不同的函数可能会得到不同的结果。

关于wilcoxon函数r语言，以及r语言wday函数的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。