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Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

brunnermunzel.test の異変(その2)

2019年05月26日 | ブログラミング

Brunner-Munzel 検定 ッテ,もはや,参照する価値もない記事です。

 

まったくのところ,ストーカーに成り下がっています

 

さて,brunnermunzel を 1.3.3 にもどし,さらに permutationtest を t ではなく p に基づくように変更する。つまり,以下のようjに

calc_statistics.f において

stat = my - mx

bm_test.f において

nvx = n1 * vx; nvy = n2 * vy

以上2箇所変更により

brunnermunzel.test は 1.3.3 に戻り

> brunnermunzel.test(x,y)

    Brunner-Munzel Test

data:  x and y
Brunner-Munzel Test Statistic = 3.1375, df = 17.683, p-value = 0.005786
95 percent confidence interval:
 0.5952169 0.9827052
sample estimates:
P(X<Y)+.5*P(X=Y)
        0.788961

brunnermunzel.permutation.test は t ではなく p に基づいて並べ替え検定を行うようになった。

> brunnermunzel.permutation.test(x, y)

    permuted Brunner-Munzel Test

data:  x and y
p-value = 0.00669

これでよいのかどうか?

 

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brunnermunzel.test の異変

2019年05月26日 | ブログラミング

もはや,論評の必要もない,パチもん検定です。

 

紛らわしいですが,brunnermunzel パッケージの方ね。

今日,例題をやってみたら,結果が違う

> x = c(1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,2,4,1,1)
> y = c(3,3,4,3,1,2,3,1,1,5,4)
>
> library(brunnermunzel)
> brunnermunzel.test(x, y)

    Brunner-Munzel Test

data:  x and y
Brunner-Munzel Test Statistic = 2.8728, df = 16.258, p-value = 0.01091
95 percent confidence interval:
 0.5939688 0.9839533
sample estimates:
P(X<Y)+.5*P(X=Y)
        0.788961

> sessionInfo()
R version 3.6.0 (2019-04-26)

other attached packages:
[1] lawstat_3.3         brunnermunzel_1.3.4

1.3.4 は 5月21日のアップデートだ。

1.3.3 とどこが違うか見てみると,一箇所だけ違う。

diff brunnermunzel_1.3.4/src/bm_test.f brunnermunzel_1.3.3/src/bm_test.f
103c103
<       nvx = n1 * vx; nvy = n1 * vy # 1.3.4
---
>       nvx = n1 * vx; nvy = n2 * vy

見た目の対称性からいうと,1.3.4 はおかしい。

ちなみに,対称性という面からは,x, y を逆にしても p 値は同じにならないとまずいが,以下のようになってしまうので,明らかにおかしい。

> brunnermunzel.test(y, x)

    Brunner-Munzel Test

data:  y and x
Brunner-Munzel Test Statistic = -3.241, df = 16.258, p-value = 0.005032
95 percent confidence interval:
 0.01604674 0.40603118
sample estimates:
P(X<Y)+.5*P(X=Y)
        0.211039

 

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