R语言 simctest包 simctest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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simctest(simctest)
simctest()所属R语言包：simctest

                                        Sequential implementation of Monte Carlo
                                         顺序执行的蒙地卡罗

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Wrapper function for convenient use of the sequential implementation of the Monte Carlo test.
包装功能的Monte Carlo试验的顺序执行，方便使用。


用法----------Usage----------


simctest(gensample, level=0.05, epsilon=1e-3, maxsteps=1e4)



参数----------Arguments----------

参数：gensample
function that performs one sampling step.  Returns 0 (sampled test statistic does not exceed the observation) or 1 (sampled test static exceeds the observation).  
函数，它执行一个采样步骤。返回0（采样的检验统计量的观察不超过）或1（采样测试静态超过观察）。


参数：level
level passed to getalgonthefly
水平传递给getalgonthefly


参数：epsilon
error bound epsilon passed to getalgonthefly
错误绑定小量传递getalgonthefly的


参数：maxsteps
maximal number of steps to take
要采取的步骤的最大数量


值----------Value----------

An object of class sampalgres.
对象的类sampalgres。


（作者）----------Author(s)----------


Axel Gandy



参考文献----------References----------

with Uniformly Bounded Resampling Risk. To appear in JASA.

实例----------Examples----------


  #Example used in the above paper[实施例用于在上述纸张]
  dat <- matrix(nrow=5,ncol=7,byrow=TRUE,
                c(1,2,2,1,1,0,1, 2,0,0,2,3,0,0, 0,1,1,1,2,7,3, 1,1,2,0,0,0,1, 0,1,1,1,1,0,0))
  loglikrat <- function(data){
    cs <- colSums(data)
    rs <- rowSums(data)
    mu <- outer(rs,cs)/sum(rs)
    2*sum(ifelse(data<=0.5, 0,data*log(data/mu)))
  }
  resample <- function(data){
    cs <- colSums(data)
    rs <- rowSums(data)
    n <- sum(rs)
    mu <- outer(rs,cs)/n/n
    matrix(rmultinom(1,n,c(mu)),nrow=dim(data)[1],ncol=dim(data)[2])
  }
  t <- loglikrat(dat);

  # function to generate samples[函数来生成样本]
  gen <- function(){loglikrat(resample(dat))>=t}

  #using simctest[使用simctest]
  simctest(gen,maxsteps=10000)

  #now trying simctest.cont[现在试图simctest.cont的]
  res <- simctest(gen,maxsteps=500)
  res

  cont(res,20000)


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