質問編集履歴
4
数値の修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -51,7 +51,7 @@
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51
51
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F0 = stats.norm.cdf(x=X, loc=mu, scale=seg)
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52
52
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XX = data[n- i]
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53
53
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FF = stats.norm.cdf(x=XX, loc=mu, scale=seg)
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54
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-
S
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54
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+
S += (2 * i - 1)*(math.exp(F0) + math.exp(1-FF))
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55
55
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MAD = (- n - S/n) *(1 + 0.75 / n + 2.25 / n**2)
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56
56
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print(MAD)#統計量
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57
57
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if MAD >= 0.752:
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3
コードの修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -52,12 +52,12 @@
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52
52
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XX = data[n- i]
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53
53
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FF = stats.norm.cdf(x=XX, loc=mu, scale=seg)
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54
54
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S -= (2 * i - 1)*(math.exp(F0) + math.exp(1-FF))
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55
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-
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55
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+
MAD = (- n - S/n) *(1 + 0.75 / n + 2.25 / n**2)
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56
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-
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56
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+
print(MAD)#統計量
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57
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-
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57
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+
if MAD >= 0.752:
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58
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-
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58
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+
count += 1
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59
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-
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59
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+
else:
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60
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-
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60
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+
pass
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61
61
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power = count / sim
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62
62
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print(count)
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63
63
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print(power)
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2
説明の追加
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -1,4 +1,7 @@
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1
1
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Rのコードをpythonに書き換えたいと思っています。
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2
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+
実装したい内容は、以下で、ziは標準正規分布の累積分布関数をあらわします。
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3
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+
アンダーソンダーリング検定を1から実行して、最終的にA*>0.752 がシミュレーション回数のうち何個あるかで、検出力を出力したいと考えています。
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4
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+
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2
5
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3
6
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Rのコードは以下です。
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4
7
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@@ -10,9 +13,9 @@
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10
13
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MAD<-function(){
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11
14
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for(i in 1:sim){
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12
15
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#rdata<-rlogis(n,0,1)
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13
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-
rdata<-rt(n,1)
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16
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+
rdata<-rt(n,1)#累積分布関数に使用する分布から乱数をとる。
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14
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-
data<-sort(rdata)
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17
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+
data<-sort(rdata)#順序統計量(小さい順に並べかえる)
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15
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-
cdf<-pnorm(data, mean(data), sd(data))
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18
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+
cdf<-pnorm(data, mean(data), sd(data))(b11f778f7ed7ac3a11db5dfa9fb94c49.png)
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16
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S <- 0
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17
20
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for(i in 1:n){
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18
21
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S <- S + (2*i-1) * (log(cdf[i])+log(1 - cdf[n + 1 - i]))
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1
数値の修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -4,7 +4,7 @@
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4
4
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5
5
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```R
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6
6
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n = 50
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7
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-
sim<-
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7
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+
sim<-100
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8
8
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count<-0
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9
9
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10
10
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MAD<-function(){
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