Question

基于来自随机化的斜率的比例，大于或小于观察到的数据的斜率，我想计算获得观察到的斜率的预期概率。观察到的斜率为-0.2717。

非常感谢任何帮助，我是新手。

histdata<- numeric(10000)
for (i in 1:10000) {histdata[i]<-(summary.lm(lm(sample(tcons)~tleave))
[[4]][[2]])}
hist(histdata)
abline(v=-0.2717, lwd=3, lty=2)
box()

data3<- -0.2717>histdata

这^^给了我9954不大于原来的46和46更大。

Answer 1

如果您有rand_vals中的随机化过程的结果和obs_val中的观察值，那么单尾 p值（量化对null的支持）假设与观察值大于空值的替代假设是

mean(rand_vals>=obs)

请注意，这是 NOT ☢☣（无法找到骷髅和交叉骨表情符号）＆＃34;获得观察到的斜率的概率＆＃34;。如果零假设为真，则观察值大于或等于观察到的斜率的概率。
在某些情况下，将观察到的值包括在＆＃34;随机化＆＃34;也设置，即mean(c(rand_vals,obs)>=obs);如果您的随机化集很大，这将不会有太大的影响。
双尾p值类似于mean(abs(rand_vals)>=abs(obs))

在R中查找直方图数据的p值

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