Взвешенный F-тест в R

Question

Мне интересно, как выполнить взвешенный F-тест в R? Я ищу взвешенную версию этого:

x <- rnorm(120)
y  <- rnorm(120)
var.test(x, y)

Я использовал эту функцию для взвешенного t-теста, но я изо всех сил пытаюсь найти эквивалент для F-теста .

Любые идеи будут высоко оценены!

Answer 1

Пакет wle, по-видимому, предоставляет функцию wle.var.test, которая выполняет взвешенный F-тест "для сравнения отклонений двух выборок из нормальных популяций. WF-тест основан на взвешенной вероятности".

К сожалению, wle был удален из CRAN, поскольку "проблемы с проверкой не были исправлены, несмотря на напоминания" . К счастью, мы все еще можем установить пакет через зеркало только для чтения GH

devtools::install_github("https://github.com/cran/wle")

Обратите внимание, что для компиляции wle из исходного кода требуется gfortran (который входит в пакет gcc).

После установки мы можем сделать следующее:

library(wle)
set.seed(2020)
x <- rnorm(120)
y <- rnorm(120)
wle.var.test(wle.normal(x, group = 5), wle.normal(y, group = 5))
#
#   WF test to compare two variances
#
#data:  wle.normal(x, group = 5) and wle.normal(y, group = 5)
#WF = 0.95235, num df = 114.11, denom df = 113.65, p-value = 0.7948
#alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
#95 percent confidence interval:
# 0.6583161 1.3775135
#sample estimates:
#ratio of variances
#         0.9523465