相関係数のベクトルの有意性のテストr

Question

私は、相関係数のベクトル（r）と観測数（n）を含むベクトルを持っています。それらをそれぞれテストして、 0

r = c(.69,.32,.75,.69,.42,.53,.25,.27,.1,-.15,.48,.39) 
n = c(41,233,44,44,44,44,217,217,217,217,217,217) 

##### t-values 
rt <- function(r,n){ 
cbind(r/(sqrt((1-r^2)/(n-2))), 
n) 
} 

rt(r,n) 

トン値をCalaculatingは簡単ですが、Rを使用してではなく、あなたの統計の本の後ろにテーブルに頼るそれらをテストする方法はありますか？

Answer 1

私の質問に未回答のままにしないように、これは私が最終的にそれを解決する方法です。ソリューションを提供するための@ user20650に感謝します！このソリューションを持つ

r = c(.69,.32,.75,.69,.42,.53,.25,.27,.1,-.15,.48,.39) 
    n = c(41,233,44,44,44,44,217,217,217,217,217,217) 

    rPV = function(r,n,dec = 8){ 
     # calculate t-values 
     rt <- function(r,n){ 
      t.value = abs(r/(sqrt((1-r^2)/(n-2)))) 
      return(t.value) 
     } 
     t.value = rt(r,n) 
     df = n-2 
     CDF = round(pt(t.value,df = df),dec) # find location of t-values on the student t-distribution (quantiles). 
     p.value = round(1-pt(t.value, df = df),dec) 

     return(cbind(r,n,df,t.value,CDF,p.value)) 
    } 

    rPV(r,n) 

、私はむしろ、最終的にはp値よりも信頼区間を計算することをお勧めしたい - 最終的に彼らはいくつかの変換を必要としますが、あなたは、事前に信頼水準を設定することができ、同様であること解釈が容易です。