가설 테스트 왜곡 및/또는 첨도 R

Question

가설 테스트에서 변수의 왜곡 및/또는 첨도에 대한 null 및 대체 가설을 구체적으로 테스트하려면 어떻게합니까? t.test에서 수식을 사용해야합니까?

t.test(data$variable, y = Null) 

도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사!

Answer 1

많은 옵션이 있습니다. moments 또는 e1071 패키지를 사용하여 왜도 및 첨도를 테스트하는 가장 좋은 방법 2 : 나는 (이되지 않을 것만을 절대적으로 완벽하게 정규 분포에서) 그 왜도 및 첨도는 거의 항상 존재 언급해야

duration <- data$variable # I'm going to call it duration 

library(moments) 
kurtosis(duration) 
skewness(duration) 

library(e1071)      
skewness(duration) 
kurtosis(duration) 

을하고 더 많은 그라디언트로 해석됩니다. 작은 값은 대체로 정상이며 큰 값은 Weibull 등과 같은 다른 분포에서 나온 것입니다.

그래서 일반적으로 p- 값을 얻는 의미에서 "테스트"하지 않습니다. 당신은 그것을 "측정"하고 그것을 가장 가깝게 나타내는 분포를보기 위해 계수를 해석합니다. 당신이 원한다면 피어슨 대신 Galton의 측정 값을 사용하여 테스트 할 수 있습니다. 그런 다음 0부터 siginficant 차이를 테스트합니다. 그러나 나는 거의 모든 경험적 데이터가 일부 중요한 skewness 및 첨도를 가질 것이므로 실제로 도움이 될 것이라고 생각하지 않습니다. 따라서 실제로는 단지 의 문제입니다. (즉, 데이터가 다른 것과 비슷해 보이면 충분합니다. 분포 또는 여전히 정규 분포에 가장 가까운 데이터 임).

당신이 사전 포장 구현을 찾을 수 있습니다 갈톤의 조치를 사용할 경우

, 나는 moments 그것을 제공 믿고, 또는 같은 사용자 지정 기능을 수행합니다 설명 주셔서 감사합니다,

galtonskew.proc <- function(x){ 
    # 
    # Compute Galton's skewness measure for x 
    # NOTE: this procedure assumes no x values are missing 
    # 
    quarts <- as.numeric(quantile(x, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))) 
    num <- quarts[1] + quarts[3] - 2*quarts[2] 
    denom <- quarts[3] - quarts[1] 
    gskew <- num/denom 
    gskew 
}