非参数统计第二版习题测验R程序Word格式.docx
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P
[1]0.04999579
P1<
-2*（1-pnorm（0.7906,0,1））;
P1
[1]0.4291774
>
例2.4
p<
-2*（pnorm（-1.96,0,1））;
p
p1<
-2*（pnorm（-0.9487,0,1））;
p1
[1]0.3427732
例2.5（P45）
scores<
-c（95,89,68,90,88,60,81,67,60,60,60,63,60,92,
60,88,88,87,60,73,60,97,91,60,83,87,81,90）;
length（scores）#输入向量求长度
ss<
-c（scores-80）;
ss
t<
-0
t1<
for（iin1:
length（ss））{
if（ss[i]<
0）t<
-t+1#求小于80的个数
elset1<
-t1+1求大于80的个数
}
t;
t1
t;
[1]13
[1]15
binom.test（sum（scores<
80）,length（scores）,0.75）
p-value=0.001436<
0.01
Cox-Staut趋势存在性检验P47
例2.6
year<
-1971:
2002;
year
length（year）
rain<
-c（206,223,235,264,229,217,188,204,182,230,223,
227,242,238,207,208,216,233,233,274,234,227,221,214,
226,228,235,237,243,240,231,210）
length（rain）
#
（1）该地区前10年降雨量是否变化？
t1=0
for（iin1:
5）{
if（rain[i]<
rain[i+5]）t1<
-t1+1
k<
-0:
t1-1
sum（dbinom（k,5,0.5））#=0.1875
y<
-6/（2^5）;
y#=0.1875
#
（2）该地区前32年降雨量是否变化？
t=0
16）{
rain[i+16]）t<
-t+1
t
k1<
min（t,16-t）-1
sum（dbinom（k1,16,0.5））#=0.0002593994
pbinom（max（k1）,16,0.5）#=0.0002593994
y1<
-（1+16）/（2^16）;
y1#=0.0002593994
plot（year,rain）
abline（v=（1971+2002）/2,col=2）
lines（year,rain）
anova（lm（rain~（year）））
随机游程检验（P50）
例2.8
client<
-c（"
F"
"
M"
"
）;
client
n<
-length（client）;
n
n1<
-sum（client=="
n1
n0<
-n-n1;
n0
（length（client）-1））{
if（client[i]==client[i+1]）t1<
-t1
R<
-t1+1;
R#=12
#findrejectionregion（不写）
rl<
-1+2*n1*n0/（n1+n0）*（1-1.96/sqrt（n1+n0））;
rl
ru<
-2*n1*n0/（n1+n0）*（1+1.96/sqrt（n1+n0））;
ru#=15.33476（课本为ru=17）
例2.9
shuju39<
-data.frame（read.table
（"
SHUJU39.txt"
header=TRUE））;
shuju39
attach（shuju39）
sum.a=0
sum.b=0
sum.c=0
length（id））{
if（pinzhong[i]=="
A"
）sum.a<
-sum.a+chanliang[i]
elseif（pinzhong[i]=="
B"
）sum.b<
-sum.b+chanliang[i]
elsefuhao<
-sum.c<
-sum.c+chanliang[i]
sum.a;
sum.b;
sum.c
ma<
-sum.a/4
mb<
-sum.b/4
mc<
-sum.c/4
ma;
mb;
mc
fuhao<
-rep（"
a"
12）;
fuhao
&
（（chanliang[i]-ma）>
0））fuhao[i]<
-"
+"
（（chanliang[i]-mb）>
C"
（（chanliang[i]-mc）>
elsefuhao[i]<
#利用上题编程解决检验的随机性
-length（fuhao）;
-sum（fuhao=="
（length（fuhao）-1））{
if（fuhao[i]==fuhao[i+1]）t1<
R
#findrejectionregion
ru
例2.10（P52）library（quadprog）#不存在叫‘quadprog’这个名字的程辑包
library（zoo）#不存在叫‘zoo’这个名字的程辑包
library（tseries）#不存在叫‘tseries’这个名字的程辑包
run1=factor（c（1,1,1,0,rep（1,7）,0,1,1,0,0,rep（1,6）,0,rep（1,4）,
0,rep（1,5）,rep（0,4）,rep（1,13）））；
run1
y=factor（run1）
runs.test（y）#错误:
没有"
runs.test"
这个函数
Wilcoxon符号秩检验
W+在零假设下的精确分布
#下面的函数dwilxonfun用来计算W+分布密度函数，
即P（W+=x）的一个参考程序！
dwilxonfun=function（N）{
a=c（1,1）#whenn=1frequencyofW+=1oro
n=1
pp=NULL#distributeofallsizefrom2toN
aa=NULL#frequencyofallsizefrom2toN
for（iin2:
N）{
t=c（rep（0,i）,a）
a=c（a,rep（0,i））+t
p=a/（2^i）#densityofWilcoxdistributwhensize=N
}
p
N=19#samplesizeofexpecteddistributionofW+
-dwilxonfun（N）;
y
#计算P（W+=x）中的x取值的R参考程序！
！
a
length（y）-1
hist（y,freq=FALSE）
lines（density（y）,col="
）
例2.12（P59）
ceo<
-c（310,350,370,377,389,400,415,425,440,295,
325,296,250,340,298,365,375,360,385）;
length（ceo）
#方法一
wilcox.test（ceo-320）
#方法二
ceo.num<
-sum（ceo>
320）;
ceo.num
n=length（ceo）
binom.test（ceo.num,n,0.5）
例2.13（P61）
a<
-c（62,70,74,75,77,80,83,85,88）
walsh<
-NULL
（length（a）-1））{
for（jin（i+1）:
length（a））{
walsh<
-c（walsh,（a[i]+a[j]）/2）
walsh=c（walsh,a）
NW=length（walsh）;
NW
median（walsh）
2.5单组数据的位置参数置信区间估计（P61）
例2.14‘
stu<
-c（82,53,70,73,103,71,69,
80,54,38,87,91,62,75,65,77）;
stu
alpha=0.05
rstu<
-sort（stu）;
rstu
conff<
-NULL;
conff
n=length（stu）;
（n-1））{
n）{
conf=pbinom（j,n,0.5）-pbinom（i,n,0.5）
if（conf>
1-alpha）{conff<
-c（conff,i,j,conf）}
length（conff）
min<
-103-38;
min
c<
-seq（1,（length（conff）-1）,3）;
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