LINUX.ORG.RU
Форум — Development  

[R] Чудеса науки, техники и теста Шапиро-Уилка

 


0

0 

test <- function() {
  r <- c();
  for (i in 1:100) {
	r <- append(r, shapiro.test(rnorm(5000))$p.value)
  }
  summary(r);
}

У меня получилось 


    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.
0.001663 0.228700 0.457900 0.475700 0.715200 0.996000

Почему для нормального распределения, p.value ТАК СИЛЬНО меняется???

Это глюк программы или такая особенность этого теста?

★

test <- function() {
  r <- c();
  for (i in 1:100) {
   r <- append(r, shapiro.test(rnorm(5000))$statistic)
  }
  summary(r);
}

может p.value криво аппроксимируется. потому что значение статистики нормальное вроде

p.s. всё забыл уже :(

dimon555 ★★★★★
()

p.value: an approximate p-value for the test. This is said in Royston
(1995) to be adequate for 'p.value < 0.1'.

help(shapiro.test)

dimon555 ★★★★★
()

Оцените улучшенную реализацию этой функции:

test2 <- function() {
  summary(sapply(1:100, function(x) {shapiro.test(rnorm(5000))$p.value}))
}

Второй вариант лучше первого?

SSZB ★
() автор топика
Ответ на: комментарий от dimon555

> Мне кажется первый понятнее

Вторая версия типа в функциональном стиле написана... типа haskell и все такое...

SSZB ★
() автор топика
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.
Development