使用R的零零假设

我正在测试两个变量之间的相关性：

set.seed(123)
x <- rnorm(20)
y <- x + x * 1:20
cor.test(x, y, method = c("spearman"))

这使：

Spearman's rank correlation rho

data:  x and y 
S = 54, p-value = 6.442e-06
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 
sample estimates:
   rho 
0.9594 

p值正在测试相关性为零的零假设。 是否有R函数可以让我测试一个不同的零假设 - 说相关性小于或等于0.3？

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它并没有在问题中说明，但如果您可以接受皮尔逊假设（二元正态分布），您可以看看置信区间的上界。 任何像你这样的无效假设都会被拒绝，p <0.05。

> cor.test(x, y, method = c("pearson"))$conf
[1] 0.7757901 0.9629837

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您可以使用引导来计算rho的置信区间：

1）使函数能够提取cor.test的估计值（记住放置索引，以便引导可以采样数据）：

rho <- function(x, y, indices){
  rho <- cor.test(x[indices], y[indices],  method = c("spearman"))
  return(rho$estimate)
}

2）使用boot包引导您的评估：

library(boot)    
boot.rho <- boot(x ,y=y, rho, R=1000)

3）置信区间：

boot.ci(boot.rho)

链接地址: http://www.djcxy.com/p/9905.html

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