coindep_test(vcd)
coindep_test()所属R语言包：vcd
Test for (Conditional) Independence
（视情况而定）独立的测试
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Performs a test of (conditional) independence of 2 margins in a contingency table by simulation from the marginal distribution of the input table under (conditional) independence.
执行测试（视情况而定）独立的模拟输入表（视情况而定）独立的边际分布列联表2的利润。
用法----------Usage----------
coindep_test(x, margin = NULL, n = 1000,
indepfun = function(x) max(abs(x)), aggfun = max,
alternative = c("greater", "less"),
pearson = TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：x
a contingency table.
联表。
参数：margin
margin index(es) or corresponding name(s) of the conditioning variables. Each resulting conditional table has to be a 2-way table.
裕度指标（ES）或相应的条件变量的名称（S）。产生的每个条件表中有一个2路表。
参数：n
number of (conditional) independence tables to be drawn.
（视情况而定）独立表数量进行绘制。
参数：indepfun
aggregation function capturing independence in (each conditional) 2-way table.
聚合函数捕获（每个条件）2路独立表。
参数：aggfun
aggregation function aggregating the test statistics computed by indepfun.
聚合函数聚合的indepfun检验统计量的计算。
参数：alternative
a character string specifying the alternative hypothesis; must be either "greater" (default) or "less" (and may be abbreviated.)
一个字符串指定其他假设，必须是"greater"（默认）或"less"（可以缩写）。
参数：pearson
logical. Should the table of Pearson residuals under independence be computed and passed to indepfun (default) or the raw table of observed frequencies?
逻辑。表的Pearson残差项下独立进行计算和传递给indepfun（默认）或原始表中观察到的频率？
Details
详细信息----------Details----------
If margin is NULL this computes a simple independence statistic in a 2-way table. Alternatively, margin can give several conditioning variables and then conditional independence in the resulting conditional table is tested.
如果margin是NULL2路表计算出一个简单的独立统计。另外，margin可以给多个条件变量，然后有条件的独立测试产生的条件表。
By default, this uses a (double) maximum statistic of Pearson residuals. By changing indepfun or aggfun a (maximum of) Pearson Chi-squared statistic(s) can be computed or just the usual Pearson Chi-squared statistics and so on. Other statistics can be computed by changing pearson to FALSE.
默认情况下，使用（双）最大的Pearson残差统计。通过改变indepfun或aggfun一个（最大的）Pearson卡方统计（s）可以计算或只是一般的Pearson卡方统计等。其他的统计数据可以计算出通过改变pearson到FALSE。
The function uses r2dtable to simulate the distribution of the test statistic under the null.
该函数使用r2dtable空下模拟的检验统计量的分布。
值----------Value----------
A list of class "coindep_test" inheriting from "htest" with following components:
列表类"coindep_test"继承"htest"以下组件：
参数：statistic
the value of the test statistic.
检验统计量的值。
参数：p.value
the p value for the test.
p值进行测试。
参数：method
a character string indicating the type of the test.
一个字符的字符串表示的类型的测试。
参数：data.name
a character string giving the name(s) of the data.
给予（s）的数据的名称的字符串。
参数：observed
observed table of frequencies
观察频率表
参数：expctd
expected table of frequencies
预期的频率表
参数：residuals
corresponding Pearson residuals
相应的Pearson残差
参数：margin
the margin used
margin使用
参数：dist
a vector of size n with simulated values of the distribution of the statistic under the null.
一个向量的大小n空下的统计量的分布的模拟值。
参数：qdist
the corresponding quantile function (for computing critical values).
相应位数功能（用于计算的临界值）。
参数：pdist
the corresponding distribution function (for computing p values).
相应的分布函数（用于计算p值）。
（作者）----------Author(s)----------
Achim Zeileis <a href="mailto:Achim.Zeileis@R-project.org">Achim.Zeileis@R-project.org</a>
参见----------See Also----------
chisq.test, fisher.test, r2dtable
chisq.test，fisher.test，r2dtable
实例----------Examples----------
TeaTasting <- matrix(c(3, 1, 1, 3), nr = 2,
dimnames = list(Guess = c("Milk", "Tea"),
Truth = c("Milk", "Tea"))
)
## compute maximum statistic[＃计算最大值统计]
coindep_test(TeaTasting)
## compute Chi-squared statistic[＃计算卡方统计]
coindep_test(TeaTasting, indepfun = function(x) sum(x^2))
## use unconditional asymptotic distribution[＃使用无条件的渐近分布]
chisq.test(TeaTasting, correct = FALSE)
chisq.test(TeaTasting)
data("UCBAdmissions")
## double maximum statistic[＃双最大值统计]
coindep_test(UCBAdmissions, margin = "Dept")
## maximum of Chi-squared statistics[＃最大的卡方统计]
coindep_test(UCBAdmissions, margin = "Dept", indepfun = function(x) sum(x^2))
## Pearson Chi-squared statistic[＃皮尔逊卡方统计]
coindep_test(UCBAdmissions, margin = "Dept", indepfun = function(x) sum(x^2), aggfun = sum)
## use unconditional asymptotic distribution[＃使用无条件的渐近分布]
loglm(~ Dept * (Gender + Admit), data = UCBAdmissions)
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注：
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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。
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发表于 2012-10-1 14:46:41
