R语言实战笔记--第十二章 重抽样（置换检验）与自助法

R语言实战笔记–第十二章 重抽样（置换检验）与自助法

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置换检验

　　双样本均值检验的时候，假设检验的方法就是，检查正态性、独立性、方差齐性，分别对应的参数非参数方法进行假设检验，但是，这些方法都要求样本数必须有多少多少，但是，由于试验时，各种条件的限制，导致样本量过小，此时以上方法几乎都会失真，置换检验就应运而生了。

　　Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算 （computationally intensive），利用样本数据的全（或随机）排列，进行统计推断的方法，因其对总体分布自由，应用较为广泛，特别适用于总体分布未知的小样本资料，以及某些难以用常规方法分析资料的假设检验问题。在具体使用上它和Bootstrap Methods类似，通过对样本进行顺序上的置换，重新计算统计检验量，构造经验分布，然后在此基础上求出P-value进行推断。

　　置换检验的操作方法：假设有两组待检数据，A组有m个数据，B组有n个数据，均值差为d0，现把所有数据放在一起进行随机抽取，抽出m个放入A组，剩下n个放入B组，计算A、B两组的均值差记为d1，再放在一起进行随机重抽m、n两组，得到均值差记为d2，重复这个步骤k次得到（d3……dk），于是d1……dk可以画出一张正态图，然后看d0落在什么方，若落在置信水平之外，即可以显著说明它们是有差异的。

　　R代码如下：

a<-c(24,43,58,67,61,44,67,49,59,52,62,50,42,43,65,26,33,41,19,54,42,20,17,60,37,42,55,28)
group<-factor(c(rep("A",12),rep("B",16)))
data<-data.frame(group,a)
find.mean<-function(x){
mean(x[group=="A",2])-mean(x[group=="B",2])
}
results<-replicate(999,find.mean(data.frame(group,sample(data[,2]))))
p.value<-length(results[results>mean(data[group=="A",2])-mean(data[group=="B",2])])/1000
hist(results,breaks=20,prob=TRUE)
lines(density(results))

　　

From：https://www.plob.org/article/3176.html

coin包置换检验

coin包介绍

　　coin包中的置换检验有以下几种：

检 验	coin函数
两样本和K样本置换检验	oneway_test(y ~ A)
含一个分层（区组）因子的两样本和K样本置换检验	oneway_test(y ~ A | C)
Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验	wilcox_test(y ~ A)
Kruskal-Wallis检验	kruskal_test(y ~ A)
Person卡方检验	chisq_test(A ~ B)
Cochran-Mantel-Haenszel检验	cmh_test(A ~ B | C)
线性关联检验	lbl_test(D ~ E)
Spearman检验	spearman_test(y ~ x)
Friedman检验	friedman_test(y ~ A | C)
Wilcoxon符号秩检验	wilcoxsign_test(y1 ~ y2)

注：在上表中，y和x是数值变量，A和B是分类因子，C是类别型区组变量，D和E是有序因子，y1和y2是相匹配的值变量

表中所有的函数使用方法都一样：

functionName(formula,dataframe,distribution)，其中distribution指定经验分布在零假设条件下的形式，可能值有exact，asymptotic和approximate，若distribution = "exact"，那么在零假设条件下，分布的计算是精确的（即依据所有可能的排列组合）。当然，也可以根据它的渐进分布（distribution = "asymptotic"）或蒙特卡洛重抽样（distribution = "approxiamate(B = #)"）来做近似计算，其中#指所需重复的次数。distribution = "exact"当前仅可用于两样本问题。

原函数与置换检验比较

函数	简介	程序及结果
t.test()	双样本均值t检验	> score <- c(40, 57, 45, 55, 58, 57, 64, 55, 62, 65) > treatment <- factor(c(rep(“A”, 5), rep(“B”, 5))) > mydata <- data.frame(treatment, score) > t.test(score ~ treatment, data = mydata, var.equal = TRUE) 　　　　　　　　　　Two Sample t-test data: score by treatment t = -2.345, df = 8, p-value = 0.04705 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 　 -19.0405455 　　　-0.1594545 sample estimates: mean in group A mean in group B 　　　　　51.0　　　　　60.6
oneway_test()	双样本均值置换检验	> oneway_test(score ~ treatment, data = mydata, distribution = “exact”) 　　　　Exact Two-Sample Fisher-Pitman Permutation Test data: score by treatment (A, B) Z = -1.9147, p-value = 0.07143 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
wilcox.test()	双样本秩和独立性检验	> wilcox.test(Prob~So,data=UScrime) 　　　　　Wilcoxon rank sum test data: Prob by So W = 81, p-value = 8.488e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
wilcox_test()	双样本秩和独立性置换检验	> UScrime2 <- transform(UScrime, So = factor(So)) > wilcox_test(Prob ~ So, data = UScrime2, distribution = “exact”) 　　　　Exact Wilcoxon-Mann-Whitney Test data: Prob by So (0, 1) Z = -3.7493, p-value = 8.488e-05 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
aov()	单因素方差分析	> library(multcomp) >summary(aov(response~trt,data=cholesterol)) 　　Df　Sum Sq　　Mean Sq　　F value　Pr(>F) trt　4　1351.4　　　337.8　　　　32.43　　9.82e-13 *** Residuals 45 468.8 10.4
oneway_test()	K样本置换检验	> oneway_test(response ~ trt, data = cholesterol, distribution = approximate(B = 9999)) 　　Approximative K-Sample Fisher-Pitman Permutation Test data: response by trt (1time, 2times, 4times, drugD, drugE) chi-squared = 36.381, p-value < 2.2e-16
chisq.test()	卡方列联表均值差异检验	> chisq.test(xtabs(~Treatment+Improved,Arthritis)) 　　　Pearson’s Chi-squared test data: xtabs(~Treatment + Improved, Arthritis) X-squared = 13.055, df = 2, p-value = 0.001463
chisq_test()	卡方置换检验	> chisq_test(Treatment ~ Improved, data = transform(Arthritis, Improved = as.factor(as.numeric(Improved))),distribution = approximate(B = 9999)) 　　　Approximative Pearson Chi-Squared Test data: Treatment by Improved (1, 2, 3) chi-squared = 13.055, p-value = 0.0012
mantelhaen.test()	分层卡方检验，看是否把相关因素划分出去	> mytable <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data=vcd::Arthritis) > mantelhaen.test(mytable) 　　　　Cochran-Mantel-Haenszel test data: mytable Cochran-Mantel-Haenszel M^2 = 14.632, df = 2, p-value = 0.0006647
cmh_test()	分层卡方置换检验，看是否把相关因素划分出去	> cmh_test(mytable) 　　　Asymptotic Generalized Cochran-Mantel-Haenszel Test data: Improved by Treatment (Placebo, Treated) stratified by Sex chi-squared = 14.632, df = 2, p-value = 0.0006647
cor()	spearman等级相关系数	> with(states,cor(Illiteracy,Murder,method=”spearman”)) [1] 0.6723592
spearman_test()	数值独立性置换检验(两数值变量独立即不相关)	> spearman_test(Murder~Illiteracy,data=states) 　　　Asymptotic Spearman Correlation Test data: Murder by Illiteracy Z = 4.7065, p-value = 2.52e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
t.test(paired=T)	非独立样本的配对t检验，检验均值是否相等	> with(MASS::UScrime,t.test(U1,U2,paired=TRUE)) 　　　　　Paired t-test data: U1 and U2 t = 32.407, df = 46, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 57.67003 65.30870 sample estimates: mean of the differences 61.48936
wilcoxsign_test()	wilcox符号秩置换检验，检验均值是否相等	> wilcoxsign_test(U1 ~ U2, data = MASS::UScrime,distribution = “exact”) 　　　Exact Wilcoxon-Pratt Signed-Rank Test data: y by x (pos, neg) stratified by block Z = 5.9691, p-value = 1.421e-14 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
friedman_test()	多组别独立性置换检验，检验均值是否相等	> USc<-MASS::UScrime[,c(“U1”,”U2”)] > USc$U3<-sample(as.matrix(USc),47) >friedman_test(value~variable|ID,data=transform(reshape::melt(data.frame(USc,ID=seq(1,47)),id.vars=”ID”),ID=as.factor(ID))) 　　　 　　Asymptotic Friedman Test data: value by variable (U1, U2, U3) stratified by ID chi-squared = 51.384, df = 2, p-value = 6.953e-12

　　coin包的介绍至此结束，当然还有一个lbl_test()函数未列出，暂时还不晓得有什么用，以后再说。

lmPerm包置换检验

lmPerm包介绍

　　lmPerm包可以做非正态理论检验，包含的函数为lmp()以及aovp()两个，它们与lm()和aov()类似，只是多了一个perm参数（perm=”Exact”,”Prob”,”SPR”)，参数值”Exact”根据所有可能的排列组合生成精确检验，”Prob”从所有可能的排列中不断抽样，直至估计的标准差在估计的p值0.1之下，判停准则由可选的Ca参数控制，SPR使用贯序概率比检验来判断何时停止抽样。若观测数大于10，perm=”Exact”会自动转化为perm=”Prob”，因为精确检验只适用于小样本问题。

　　因为只涉及了两个函数，这个包就不贴代码和结果，仅说明一下差异是什么，

回归（简单、多项式、多元）

　　首先是lm与lmp，除了函数的用法多了个perm参数之外，所得结果模板（注意，是模板，而非结果，结果出现差异应该去找数据的问题，如两者结果不一致，则需要重新审视数据的可靠性）存在差异：

　　1）少了常数项，但可以通过各变量均值求得，注意，使用coefficients(fit)所得的常数项是错的！ 根据回归线必过均值点的定义，可以使用各变量的均值来计算其常数项。如多元分析中的例子计算方式为：

mean(states$Murder)-sum(colMeans(states)[names(coefficients(fit)[c(-1)])]*(coefficients(fit)[c(-1)]))

　　2）回归系数项中多了Iter一栏，它表示要达到判停准则所需要的迭代次数。

方差分析

　　与回归一致，所有使用aov分析的地方都可以使用aovp来代替，区别就是，aov用的是F统计量，而aovp使用的是置换法，Iter为判停准则的迭代次数。

　　需要注意的是，aovp使用的是唯一平方和方法，每种效应根据其它效应进行调整，而aov使用的是序贯平方平法，每种效应根据先出现的效应进行调整，这两个方法在不平衡设计中所得结果不同，越不平衡的设计，差异越大。可以在aovp函数里加入参数seqs=TRUE可以生成序贯平方和的计算结果。

　　

点评

　　置换检验真正发挥功用的地方是处理非正态数据（如分布偏倚很大）、存在离群点、样本很小或无法做参数检验等情况。不过，如果初始样本对感兴趣的总体情况代表性很差，即使是置换检验也无法提高推断效果。

　　

自助法

　　置换检验主要用于生成检验零假设的p值，它有助于回答“效应是否存在”这样的问题。不过，置换方法对于获取置信区间和估计测量精度是比较困难的。幸运的是，这正是自助法大显神通的地方。

　　自助法的步骤：

　　1. 一个样本数为n的样本，进行m次有放回抽样；

　　2. 计算并记录样本统计量（比如均值、方差、甚至t检验量等，可以一个，可以多个）；

　　3. 重复1000到2000次，或者更多，并把它们从小到大进行排序；

　　4. 根据双尾95%分位点，即2.5%和97.5%分位数，即为95%置信区间的下限和上限。

boot包

　　boot包可以进行自助法抽检，并生成相应的置信区间。

　　主要的步骤如下：

　　1. 定义函数，返回一个统计值或一个向量（多个统计值），函数要包括indices参数，以便boot()函数用它从每个重复中选择实例，主要是stype参数，默认为i（索引值），还有f（频率）和w（权重），indices可以简定为i；

　　2. 用boot(data,sitisctic,R,……）函数生成一个bootobject。

　　3. 使用boot.ci(bootobject,conf,type)生成置信区间，其中conf定义置信区间，type定义置信区间类型（即计算方法），包含norm、basic、stud、perc、bca和all（其中norm为正态分布的置信区间计算方法，约两个标准差距离，perc为上下分位数计算方法，stud为t分布计算方法），若返回值为向量，则利用index参数来指定某个变量的置信区间。

　　4. 其它相关数据：比如bootobjectt0为原始数据得到的统计量值，bootobjectt为重复R次的统计量值（一个“R*统计量个数”的矩阵）

　　最后谨记：置换检验和自助法并不是万能的，它们无法将烂数据转化为好数据。当初始样本对于总体情况的代表性不佳，或者样本量过小而无法准确地反映总体情况，这些方法也是爱莫能助。