2016-11-12 22 views

答えて

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covmatからcompareCovを使用できます。あなたがパッケージのビネットでより多くの例と詳細を見つけることができます

library(covmat) 

(Cl <- cor(longley)) 
compareCov(Cl, Cl, labels = c("Robust Croux", "Robust")) 

enter image description here

例として、私はstatsパッケージからlongelyデータセットを使用します。

https://cran.r-project.org/web/packages/covmat/vignettes/CovarianceEstimation.pdf

あなたが最も適切な統計的検定を選択する方法を求めている場合はベンBolkerだけのコメントのように、それが、Cross Validatedのための質問の多くはです。

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私は、彼らがCrossValidatedのためにこれをより多くの質問にする何を*統計的なテストに使うべきか質問していると思います... –

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ありがとう、ありがとう、私はこれとcompareCovのboxMテストを使用できますか?もしそうなら、コーディングはどのようなものでしょうか?ありがとうございました – JSlocombe95

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@ JSlocombe95私はそうは思いませんが、BoxのM-testを使用したい場合、 'heplots'を含むいくつかのパッケージがあります。これは、あなたのためにすべてのダウンボックスMを破ります:https://www.rdocumentation.org/packages/heplots/versions/1.3-1/topics/boxM 'boxM(cbind(Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal。幅)〜種、データ=アイリス) '。あなたの質問に答えるには、チェックマークをクリックしてください。 –

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