ノンパラメトリック形状テストの実行方法は？

Question

私は多少の誤差があるかもしれませんが、以下のコードは、形状検査のパラメトリックな方法だと思います：

# Shape test 
glu <- diabetes$Glucose 
BPre <- diabetes$BloodPressure 
plot(density(glu)) 
plot(density(BPre)) 
# To compare the shape, first to standardize them 
glu1<- (glu - mean(glu))/sd(glu) 
BPre1 <- (BPre - mean(BPre))/sd(BPre) 


plot(density(glu1)) 
lines(density(BPre1), col = "red") 


# Compute test statistic 
q <- c(0.1, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9) 
x1 <- quantile(glu1, probs = q) 
x2 <- quantile(BPre1, probs = q)   
tstat <- sum(abs(x1 - x2))   
tstat   
s1 <- rnorm(length(glu1)) 
s2 <- rnorm(length(BPre1)) 

# Describe the population and generate one synthetic sample 
f1 <- function() 
{ 
    s1 <- rnorm(length(glu1)) 
    s2 <- rnorm(length(BPre1)) 
    q <- c(0.1, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9) 
    x1 <- quantile(s1, probs = q) 
    x2 <- quantile(s2, probs = q)   
    return(sum(abs(x1 - x2))) 

} 

# Create sampling distribution 
sdist <- replicate(10000, f1()) 
# Plot sampling distribution & create p-value 
plot(density(sdist)) 
abline(v = tstat, col = "dark red") 
# Gap 
gap <- abs(mean(sdist) - tstat) 
abline(v = mean(sdist) + c(-1,1) * gap, col = "dark orange") 
s1 <- sdist[sdist <(mean(sdist - gap)) | sdist >(mean(sdist + gap))] 
pvalue <- length(s1)/length(sdist) 
pvalue 

私は、同じデータをノンパラメトリック形状のテストを行うことができます場合、私は思っていました。私の直感は私に言ったことが可能です。 glu1とBPresをノンパラメトリックな方法に変換する方法についてちょっとインスピレーションが必要です。ありがとう！

Answer 1

サンプル機能を使用してブートストラップを使用し、同じサンプルを使用します。

これらの2つのコマンドだけがsample（）関数に変更されます。置換はTrueです。あなたはglu1とBpre1.Withから同じ長さで描画します。

S1 < - rnorm（長さ（glu1）） S2 < - rnorm（長さ（BPre1））

- ハスキー

ゴー