두 모집단의 분산에 대한 가설 검정을 구성하려고합니다. 내 테스트 통계는 $ F = $$ {\ sigma_b ^ 2} $ / $ {\ sigma_A ^ 2} $입니다. 저는 이것을 R에서 함수로 구현하고 싶습니다. 그래서 다음과 같이 계산했습니다. a=function(B,A){ var(B)/var(A) }
이제 R에서이 테스트 통계를 사용하여 p- 값을 계산하고 싶습니다. 어떻게해야하나요?
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답변
F- 통계를 계산하고 있으므로 pf 함수를 사용할 수 있습니다.
예를 들어 다음 데이터를 예로 들어 보겠습니다.
set.seed(123) x <- rnorm(50, mean = 0, sd = 2) y <- rnorm(30, mean = 1, sd = 1) f <- var(x)/var(y) # make sure to double for two-sided pf(f, df1=49, df2=29, lower.tail=F)*2 [1] 0.0001897506 gung이 언급했듯이, 저는 당신이 Hartley s를 수행하려고한다는 것을 깨닫지 못했습니다. Fmax 테스트. 이 경우 F 통계 또는 분산을 계산할 필요도 없습니다. var.test를 사용하면됩니다.
var.test(x, y)$p.value [1] 0.0001897506 또한 gung에서 언급했듯이 car 패키지에 Levene의 테스트 (leveneTest)가 있습니다.
p>
car패키지의 ? leveneTest 를 사용하세요.