BootsChapt(sac)
BootsChapt()所属R语言包：sac
Bootstrap (Permutation) Test of Change-Point(s) with One-Change or Epidemic Alternative
引导（组合）的变化点（S）更改或流行的替代试验
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
By resampling with(out) replacement from the original sample data, we can obtain bootstrap(permutation) versions of the test statistics. The p-values of the test(s) from the original data are approximated by the p-values of the bootstrap(permutation) version statistics.
重新取样（出）替换从原始样本数据，我们可以得到引导（组合）版本的测试统计数据。 p-测试值（s）从原始数据由p-自举（置换）版本统计值近似。
用法----------Usage----------
BootsChapt(x, stat1, stat2 = NULL, B, replace = FALSE,
alternative = c("one.change", "epidemic"), adj.Wn = FALSE,
tol = 1.0e-7, maxit = 50,trace = FALSE,... )
参数----------Arguments----------
参数：x
a numeric vector or matrix containing the data, one row per observation;
包含的数据，每一个行观察的一个数值向量或矩阵;
参数：stat1
test statistic Sn for "one-change" alternative or Vn for "epidemic" alternative, output of SemiparChangePoint.
检验统计量Sn "one-change"替代或Vn"epidemic"替代，输出SemiparChangePoint。
参数：stat2
test statistic Wn for "epidemic" alternative, output of SemiparChangePoint.
检验统计量Wn"epidemic"替代，输出SemiparChangePoint。
参数：B
number of resamples
数量的重新采样
参数：replace
a logical indicating whether bootstrap samples for bootstrap test of the change-point are selected with or without replacement, if replace= FALSE (default), corresponds to permutation test, otherwise, bootstrap test;
一个逻辑bootstrap样本是否选择带或不带更换的变化点，引导测试，如果replace = FALSE（默认值），对应于置换检验，否则，引导测试;
参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis, must be one of "one-change" (default) or "epidemic". You can specify just the initial letter.
一个字符串，指定其他假设，必须是之一"one-change"（默认）或"epidemic"。您可以只指定的首字母。
参数：adj.Wn
logical indicating if Wn should be adjusted or not for "epidemic" alternative.
逻辑表明，如果Wn应调整或不"epidemic"替代。
参数：tol
the desired accuracy (convergence tolerance), an argument of glm.control.
所需的精度（收敛公差）的参数glm.control。
参数：maxit
the maximum number of iterations, an argument of glm.control.
最大的迭代次数的参数glm.control。
参数：trace
logical indicating if output should be produced for each iteration, an argument of glm.control.
逻辑表明，如果输出应为每次迭代中，一个参数的glm.control。
参数：...
other arguments
其他参数
Details
详细信息----------Details----------
The procedure will fail when there is separation in the data in the sense of Albert \& Anderson(1984, Biometrika) and Santner \& Duffy (1986, Biometrika). In this case, the change-point(s) may be detected easily using nonparametric method based on cumsum. Now, this program does not check whether the data is separated.
伟业在这个意义上的数据时有分离的过程将失败\＆安德森（1984年，生物统计），Santner \＆达菲（1986年，生物统计）。在这种情况下，变化点（s）可以被容易地检测到基于cumsum使用非参数方法。现在，该程序不检查数据是否被分离。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>p.boots</td> <td> bootstrap p-value of Sn for "one-change" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>p.boots.Vn</td> <td> bootstrap p-value of Vn for "epidemic" alternative</td></tr> <tr valign="top"><td>p.boots.Wn</td> <td> bootstrap p-value of Wn for "epidemic" alternative</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> p.boots</ TD> <TD>引导pSn<X >另类</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>"one-change" </ TD> <TD>引导p.boots.Vnp Vn另类</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>"epidemic" </ TD> <TD>引导p.boots.Wn值p Wn另类</ TD> </ TR> </ TABLE>
注意----------Note----------
Default alternative is "one-change", even when stat2 is not NULL. If alternative = "epidemic", both stat1 and stat2 should be provided. Statistic Wn need be adjusted only for one dimensional observations and if no bootstrap test is conducted. However, if Wn is already adjusted, you have to asign
默认的选择是"one-change"，甚至当stat2是不为NULL。如果alternative = "epidemic"，两个stat1和stat2应提供。统计Wn需要进行调整仅适用于一维的观察，如果没有引导进行测试。但是，如果Wn已经调整，你必须ASIGN
（作者）----------Author(s)----------
Zhong Guan <a href="mailto:zguan@iusb.edu">zguan@iusb.edu</a>
参考文献----------References----------
Guan, Z.(2001) Some Results About Empirical Likelihood Method, Ph.D. Thesis, The University of Toledo.
Guan, Z.(2004) A semiparametric changepoint model, Biometrika, 91, 4, 849–862.
Guan, Z. Semiparametric Tests for Change-points with Epidemic Alternatives.
参见----------See Also----------
SemiparChangePoint, schapt, p.OneChange, p.Epidemic.Vn, p.Epidemic.Wn
SemiparChangePoint，schapt，p.OneChange，p.Epidemic.Vn，p.Epidemic.Wn
实例----------Examples----------
require(sac) #load the package[加载包]
# one-change alternative[变化的替代]
k<-10
n<-20
x<-rnorm(n,0,1)
x[(k+1):n]<-x[(k+1):n]+1.5
T<-SemiparChangePoint(x, alternative = "one.change")$Sn
BootsChapt(x, T, B = 5)
#Choose larger B to get better approximate p-value.[选择较大的B小p值更接近。]
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-9-29 21:23:15
