答えて
でcor.test()関数内のp値の計算の背後にある方法論は、ピアソンの相関のp値を算出し、コードがある見つけることができません。
x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c(2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
ct = cor.test(x, y, method = "pearson")
ct$p.value ## this is what cor.test() gives
n <- length(x)
r <- cor(x, y)
df <- n - 2
t = sqrt(df) * r/sqrt(1 - r^2)
pval = 2 * min(pt(t, df), pt(t, df, lower.tail = FALSE)) ## this is calculated manually
ct$p.value == pval
こんにちはAK88、あなたの答えに感謝します。私が探しているのは$ p.valueの背後にある数式です。 – DataAdventurer
'p.value'の背後にある式は、' 'sqrt(df)* r/sqrt(1 - r^2)'という式を使って 't-statistic'を見つけます。そして、この「t統計量」の上限および下限確率を抽出する。これらの確率から最小値を取って、2を掛けます。これは、分布の両方のテールを取る必要があるからです。これは明確ですか? – AK88
私は式のソースを教えてくれますか?私はインターネット上でそれを見つけることができません。 – DataAdventurer
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[reference](https://www.jstor.org/stable/2347111?seq=1#page_scan_tab_contents)は 'help(" cor.test ")'で提供されています。 'stats ::: cor.test.default'のソースコードを調べることもできます。 – Roland