今、自由度をとする 帰無仮説の棄却検定の統計量をとする ここで、ある対立仮説で最も観察されやすい統計量がであるとする このときにパワーがであるという との関係は(ほぼ)比例するらしい のときには、らしい 自由度がのときにでパワーが0.5になるのは、す…

次元で丸くするかボンフェロニか df1<-1 df2s<-1:5 pdf1<-10^(-9:-1) pp<-matrix(0,length(df2s),length(pdf1)) for(i in 1:length(df2s)){ df2<-df2s[i] probs<-pchisq(qchisq(pdf1,df1,lower.tail=FALSE),df2,lower.tail=FALSE) plot(probs) probs plot(pr…

昨日まで、検出力と非心カイ二乗分布のことを書いている こんな場合を考えよう あるマーカーが真の関係があるとする その真のマーカーだけで関連検定をするときのパワーは簡単に計算できる 非心カイ二乗分布を持ち出せば、任意の自由度での検定にあっても、…

一昨日、検出力と非心カイ二乗分布のことを書いた 今、自由度が１のとき、検定のカットオフカイ二乗統計量をとする ここで、カイ二乗統計量がとなるような仮説が真の仮説(対立仮説)であるとすると、その真の仮説からのランダムサンプリングによって、最も観…

昨日、検出力と非心カイ二乗分布のことを書いた 中で使用している"RandomSphere()"はこちら Ntrial<-100 Ma<-30 as<-seq(from=0,to=Ma,length.out=Ntrial) # 検定の有意水準はa^2できることにする N<-10000 # 乱数点の数指定 k<-sample(2:10,1) # 次元を指定…

昨日、検出力のことを書いた 独立性検定が、自由度次元空間である点を中心とした標準正規分布の生起確率を仮定し、統計量がそこからの距離の二乗に応じて減じるものであるとしたものであると示した 今、任意の点が真値であって、そこからの逸脱が標準正規分…