R:用模拟计算p值。

Question

我编写这段代码是为了在两个随机分布的x和y观测上运行测试统计数据。

mean.test <- function(x, y, B=10000,
alternative=c("two.sided","less","greater"))
{
p.value <- 0
alternative <- match.arg(alternative)
s <- replicate(B, (mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))-mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))))
t <- mean(x) - mean(y) 
p.value <- 2*(1- pnorm(abs(quantile(T,0.01)), mean = 0, sd = 1, lower.tail = 
TRUE, log.p = FALSE))   #try to calculate p value 
data.name <- deparse(substitute(c(x,y)))
names(t) <- "difference in means"
zero <- 0
names(zero) <- "difference in means"
return(structure(list(statistic = t, p.value = p.value,
method = "mean test", data.name = data.name,
observed = c(x,y), alternative = alternative,
null.value = zero),
class = "htest"))
}

该代码使用蒙特卡罗模拟来生成测试统计平均值(X)-均值(Y)的分布函数，然后计算p-值，但显然我没有定义这个p-值，因为：

> set.seed(0)
> mean.test(rnorm(1000,3,2),rnorm(2000,4,3)) 

输出应该如下所示：

    mean test
data: c(rnorm(1000, 3, 2), rnorm(2000, 4, 3))
difference in means = -1.0967, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

但我得到的是：

      mean test
data:  c(rnorm(1000, 3, 2), rnorm(2000, 4, 3))
difference in means = -1.0967, p-value = 0.8087
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

有人能给我解释一下窃听器吗？

Answer 1

据我所知，您的代码中有许多错误和错误：

• quantile(T, 0.01) -这里是T == TRUE，所以你在计算1的分位数。
• 从来不使用对象s。
• mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))，你想在这里做什么？c()函数结合了x和y。取样是没有意义的，因为你不知道他们来自什么人口
• 当您计算测试统计量t时，它应该取决于方差(和样本大小)。