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JMASM 52: Extremely Efficient Permutation and Bootstrap Hypothesis Tests Using R

机译:JMASM 52:使用R的极高效率排列和引导假设测试

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摘要

Re-sampling based statistical tests are known to be computationally heavy, but reliable when small sample sizes are available. Despite their nice theoretical properties not much effort has been put to make them efficient. Computationally efficient method for calculating permutation-based p-values for the Pearson correlation coefficient and two independent samples t-test are proposed. The method is general and can be applied to other similar two sample mean or two mean vectors cases.
机译:已知基于采样的统计测试是计算重的,但是当可用小样本尺寸时可靠。 尽管他们的理论属性很好,但并没有太多努力使它们能够高效。 提出了计算Pearson相关系数的基于置换的基于置换的P值的计算的有效方法和两个独立的样本T检验。 该方法是通用的,可以应用于其他类似的两个样本平均值或两个平均载体案件。

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