两独立样本的Fligner-Kileen检验

检验统计量(K)
P值
概率论
注意:
若两个样本位置相差太远,则不能直接检验,必须先估 计出两样本中心的差（一般取所有两样本的可能的 mn个差值的中位数），再把一个样本平移使其中心 相同。
概率论
当k>2时，
例题：salary例 x=read.table("F:/salary.txt");x y=x[x[,2]==2,1];y x=x[x[,2]==1,1];x m=length(x);m [1] 17 > n=length(y);n [1] 15 > y1=y+median(outer(x,y,"-"));y1 [1] 10276 10533 10633 10837 11209 11393 11864 12642 12040 12675 13199 13683 [13] 14049 14061 16079 >
wx=sum(xy1[xy1[,2]==1,3]);wx [1] 328 > wyx=wx-0.5*m*(m+1);wyx [1] 175 > wxy=m*n-wyx;wxy [1] 80
p=pwilcox(wxy,m,n);p [1] 0.03784712
概率论
概率论
fligner.test(x[,1],x[,2]) Fligner-Killeen test of homogeneity of variances data: x[, 1] and x[, 2] Fligner-Killeen:med chi-squared = 4.4713, df = 1, p-value = 0.03447
概率论
§5.4 两样本及多样本的Fligner-killeen检验
提出问题
基本原理
应用
课堂练习 小结 布置作业
概率论
假设有k个样本，
2.假设检验:
概率论
3.基本思想:
根据具有大的尺度参数的总体所产生的观测值，倾 向于远离共同的中位数θ。所以对观测值到共同中位 数的距离进行排序。
概率论
概率论
备择Fra Baidu bibliotek设
概率论
M=median(c(x,y1));M [1] 12219 xy=cbind(c(abs(x-M),abs(y1M)),c(rep(1,length(x)),rep(2,length(y))));
概率论
N=nrow(xy);N [1] 32 > xy1=cbind(xy[order(xy[,1]),],1:N);xy1