如何计算r中的Williams趋势检验的p值（SAS中“ PROBMC”的类似功能）

Question

鉴于我已经知道t统计量，因此我想为R中的William趋势检验计算p值。 在SAS中，我可以使用如下所示的功能PROBMC

 PROBMC(distribution, q, prob, df, nparms<, parameters>)

下面是一个示例

       if parameters t=2.6,  k = 6, [nu] = 42, and t = 2.60 then probability is .9924467341.
       using (prob=probmc("williams",2.6,.,42,6);)

R中有类似的功能吗？

Answer 1

我认为您可能不走运。

使用library("sos"); findFn("Williams trend distribution")并搜索结果会发现两个包PMCMCR和StatCharrms，它们具有执行Williams测试的功能，但看起来这些仅使用来自以下表格的值得出p = 0.05的临界值-不直接计算分布/ p值。

要获取全部分布/ p值的计算看起来很繁琐，因此不太可能有人决定在R中实现它。如SAS documentation for the PROBMC function

中所述

  

如Williams（1971）中所述（请参阅参考资料），完整的计算非常冗长，并且分三个阶段进行。

对于某人来说，这将是一个不错的计算统计项目……