问题标签 [hypothesis-test]

我有一个看起来像这样的数据框。有 2 个独立的组和 5 个不同的变量。

我正在计算每个变量的显着性，以便使用 T 检验（如下所示）区分两组。但是我想实现置换测试来计算 p 值，因为这是一个非常小的数据集。在 R 中执行此操作的最佳方法是什么？

我目前正在尝试对已组合成一个大矩阵的多个数据集实施 Wilcoxon Ranksum 测试A，也就是说705x17635（即我想运行 ranksum 测试17,635时间。我所看到的唯一方法是如何做到这一点使用 for 循环是lapply，我运行为：

哪里b是我们的阴性对照数据并且是一个20000x1向量。然而，运行它需要很长时间（我在 30 分钟后放弃了），我想知道是否有更快的方法来运行它，特别是因为我可以在 MATLAB 中执行相同的过程（即使使用 forloop）大约五分钟，但由于各种原因我需要使用 R。

我想使用 R 包 plyr 在一个非常大的数据帧上运行成对 t 测试，但我不知道该怎么做。我最近学习了如何使用 plyr 进行相关性，我非常喜欢如何指定要比较的组，然后 plyr 为您分解数据。例如，您可以让 plyr 计算 iris 数据集中每种鸢尾花的萼片长度和萼片宽度之间的相关性，如下所示：

我可以通过指定 setosa 鸢尾属植物的数据在 1:50 行等来分解数据框.

那么如何使用配对 t 检验做类似的事情呢？我怎样才能指定哪些观察是成对的？这是一些与我正在使用的数据相似的示例数据，我希望这些对成为主题，并且我想按 Pesticide 分解数据：

换句话说，我想评估的问题是每个人在冬季和夏季的农药接触是否存在差异，我想分别针对这三种农药分别回答这个问题。

非常感谢提前！

编辑：为了澄清，这是如何在 plyr 中进行非配对 t 检验：

如果我在其中添加“paired=T”，plyr将进行配对 t 检验，但它假定我总是有相同顺序的配对。虽然我在上面的示例数据框中确实以相同的顺序将它们全部保存，但我没有在我的真实数据中，因为我有时会丢失数据。

我正在使用 R 使用来自分隔表的输入来运行大量数据，该表是 40000 行和 4 列的堆肥。我试图实现 t 测试，p 值，但我有错误（数据基本上是恒定的），我使用了 for 循环并适用于这两种情况我有同样的问题，代码是：

不知道是什么问题？？

如何找到每个系数的 p 值（显着性）？

我有一组x由 12 列和 167 行组成的数据。第一列是每一行的化合物 ID。我想将t.test3 列作为一组运行，将其他 3 组作为第二组运行，分别针对每一行。我的代码如下，但它不起作用。

我的意图是t.test对 AC 组和 SC 组之间的每种代谢物（化合物）进行分析，这是两组细胞。

我正在使用 R 函数ks.test()来测试 R 随机数生成器的均匀分布。我正在使用以下代码： replicate(100000, ks.test(runif(n),y="punif").

当n小于或等于 100 时，它可以工作，但是当n大于 100 时，我收到以下警告消息：

那些“关系”是什么？

我有一个包含几个变量的数据集：

X 是数值变量，Y 和 Z 是仅包含 2 个因子的因子变量（Y=1,2 Z=3,4）

如果我的因子变量是 Y (t.test(X~Y))，则 t 检验很容易执行。但我不确定如何进行 t 检验，例如仅比较 Z（3 和 4）之间 Y==2 的 X 值？

我不确定我的表达是否正确，所以在表格中可能更容易看到。所以，我想对 X 进行测试，其中因子变量是 Z 并且 Y==2。我怎么能这样做？在 STATA 中很容易： ttest var1 if var3==3, by(var2)

但我在 R 中没有得到它:(

我在 R 中有一个列表对象，其数据框名称为：

等等 ...

我想对以下之间的均值差异进行 t 检验：

同样的

等等...

我的列表中有 84 个数据框。将按上述方式对所有 84 个数据帧执行计算。

感谢您的建议。一首歌。

“pav_DJF_histo.csv”和所有名称为“pav_DJF ...”的数据帧的可重现示例。

每个 df 有 1 行 * 120 列。

我想做：

t.test(pav_DJF_histo.csv,all_dataframes)

我知道在 R 中，它返回多重回归，它返回 βi=0 的假设检验，但是如果你想测试像 βi=1 这样的检验怎么办。是否有任何简单的命令，或者如果没有，您如何调用系数标准误差、系数值、回归自由度，以便我可以使用 t 分布 cdf 来计算 p 值。我想为通用程序执行此操作以运行多个数据