R中的加權Wilcoxon測試

我想對兩個樣本x和y執行Wilcoxon測試。其中x和y是數字的n長向量。R中的加權Wilcoxon測試

給出了一些實驗設計，我想給一些x的權重。 Wilcoxon測試中如何包含這樣的權重？我發現不同的包：「調查」，「Hmisc」，http://www.stat.wmich.edu/red5328/WWest/ww1.7.r

，但一個簡單的測試，沒有權重不給我回標準魏氏結果：例如：

x=rnorm(n=100,mean=0,sd=1) 
y=rnorm(n=100,mean=0.1,sd=1) 
wilcox.test(x,y) 
data: x and y 
W = 4389, p-value = 0.1358

與WWest功能： wwest（X，Y）

Wald Test of H0: BETA1=0 
TS: 0.0284 PVAL: 0.8665 

Drop Test of H0: BETA1=0 
TS: 0.0406 PVAL: 0.8407

我希望我自己清楚。

來源

2014-07-09 Xavier Prudent

使用（僞）隨機數字，重複上面的代碼（wilcox.test（x，y）10'000次，我得到的p值的平均值約爲0.43和0.30，同時兼容0.1358和0.86，但0.13將只是第4個百分點，即不完全是一個可能的結果=>可能使用set.seed來顯示可重現的結果 – Martin

嗨馬丁，不管種子是什麼，我會期望在wwest的輸出和wilcox.test –

有一些混淆/缺乏共識什麼可稱爲「Wilcoxon」測試。事實上，這個人很忙，似乎對許多測試做出了貢獻。

雖然WWest似乎配對試驗工作（根據在代碼一覽 - 請糾正我，如果錯了），wilcox.test（使用默認參數paired=FALSE）不不執行什麼是通常被稱爲（配對）秩測試（但是U測試）。要獲得「clasical」Wilcoxon測試，請使用paired=FALSE。

來源

2014-07-09 11:15:49 Martin

我看到了，但是我仍然沒有得到一致的輸出結果，我試圖自己實現它（請參閱我的答案） –

這裏是加權威爾科克斯測試 x和y是比較矢量，WX是權重的矢量將被施加到x的一個建議，

wwilcox = function(x, y, wx ){ 

U = 0 
## Loop over the selection branches 
for(iy in y){ 

## Neutral branches smaller or equal 
smaller = which( x < iy) 
equal = which(x == iy) 

## Count 
sumSmaller = sum(wx[smaller]) 
sumEqual = sum(wx[equal]/2) 
sumTot = sumSmaller + sumEqual 

## Total rank 
U = U + sumTot 
} 

## U statistics 
nY = length(y) 
nX = sum(wx) 

## Large sample: U follows a Gaussian 
mU = nY * nX/2 
sigU = sqrt((nY * nX * (1 + nY + nX))/12) 
zU = (U - mU)/sigU 

## p-value, one-sided 
pU = erfc(zU/sqrt(2)) /2 

return(pU) 
} 

## Complemantery error function 
erfc = function(x) 2 * pnorm(x * sqrt(2), lower = FALSE)

任何評論歡迎！

來源

2014-07-09 13:41:07

R中的加權Wilcoxon測試

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