在 R 编程中通过 Wilcoxon Signedrank 分布计算 PDF 的值 – dsignrank()函数

Wilcoxon Signedrank 分布是非参数统计学中一种常用的分布，用于估计两个相关样本间差异的置信区间。在 R 编程中，我们可以使用 dsignrank() 函数来计算 Wilcoxon Signedrank 分布的概率密度函数（Probability Density Function, PDF）的值。

函数介绍

dsignrank() 函数是 R 语言 stats 包中的一员，其作用是计算 Wilcoxon Signedrank 分布的 PDF 的值。dsignrank() 函数的语法如下：

dsignrank(x, n, m = NULL)

其中，x 表示样本对差值的向量，n 表示样本对的数量，m 表示等于 0 时，表示样本对差值的中位数。当样本对的差值服从正态分布时，m 设置为 0 可以提高 PDF 的计算效率。

函数示例

以下是一个使用 dsignrank() 函数计算 Wilcoxon Signedrank 分布的 PDF 的例子。

# 生成两个相关样本数据
set.seed(123)
x1 <- rnorm(20)
x2 <- x1 + rnorm(20, mean = 0, sd = 0.5)

# 计算样本对差值
x <- x2 - x1

# 计算 PDF 的值
y <- dsignrank(x, n = length(x), m = 0)

# 绘制 PDF 曲线
plot(x, y, type = "l", xlab = "Difference", ylab = "Probability Density")

运行以上代码，将会绘制出样本对差值的 Wilcoxon Signedrank 分布的 PDF 曲线。

总结

通过使用 dsignrank() 函数，我们可以在 R 编程中方便地计算 Wilcoxon Signedrank 分布的 PDF 的值，从而进行假设检验、置信区间估计等统计分析。除了 PDF，Wilcoxon Signedrank 分布还有累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）、分位数、随机抽样函数等相关函数，读者可以进一步深入学习。