text: R语言-重抽样与自助法
  本章内容- 理解置换检验的逻辑- 在线性模型中应用置换检验- 利用自助法获得置信区间置换检验前几章通过假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布，我们学习了假设检验和总体参数的置信区间估计等统计方法。但在许多实际情况中统计假设并不一定满足，比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场。置换检验，也称随机化检验或重随机化检验，数十年前就已经被提出，但直到高速计算机的出现，该方法才有了真正的应用价值。coin包对于独立性问题提供了一个非常全面的置换检验的框架，而lmPerm包则专门用来做方差分析和回归分析的置换检验。corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验。logregperm包提供了Logistic回归的置换检验。另外一个非常重要的包是glmperm，它涵盖了广义线性模型的置换检验。假设有两种处理条件的实验，十个受试者已经被随机分配到其中一种条件（A或B）中，相应的结果变量（score）也已经被记录。此时，存在足够的证据说明两种处理方式的影响不同吗？在参数方法中，你可能会假设数据抽样自等方差的正态分布，然后使用假设独立分组的双尾t检验来验证结果。此时，零假设为A处理的总体均值与B处理的总体均值相等，你根据数据计算了t统计量，将其与理论分布进行比较，如果观测到的t统计量值十分极端，比如落在理论分布值的95%置信区间外，那么你将会拒绝零假设，断言在0.05的显著性水平下两组的总体均值不相等。置换检验的思路与之不同。如果两种处理方式真的等价，那么分配给观测得分的标签（A处理或B处理）便是任意的。为检验两种处理方式的差异，我们可遵循如下步骤：(1) 与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； (2) 将10个得分放在一个组中；(3) 随机分配五个得分到A处理中，并分配五个得分到B处理中；(4) 计算并记录新观测的t统计量；(5) 对每一种可能随机分配重复(3)~(4)步，此处有252种可能的分配组合；(6) 将252个t统计量按升序排列，这便是基于（或以之为条件）样本数据的经验分布；(7) 如果t0落在经验分布中间95%部分的外面，则在0.05的显著性水平下，拒绝两个处理组的总体均值相等的零假设。置换方法和参数方法都计算了相同的t统计量。但置换方法并不是将统计量与理论分布进行比较，而是将其与置换观测数据后获得的经验分布进行比较，根据统计量值的极端性判断是否有足够理由拒绝零假设。这种逻辑可以延伸至大部分经典统计检验和线性模型上来。在先前的例子中，经验分布依据的是数据所有可能的排列组合。此时的置换检验称作。随着样本量的增加，获取所有可能排列的时间开销会非常大，这种情况下，你可以使用蒙特卡洛模拟，从所有可能的排列中进行抽样，获得一个。假如你觉得假定数据成正态分布并不合适，或者担心离群点的影响，又或者感觉对于标准的参数方法来说数据集太小，那么置换检验便提供了一个非常不错的选择。置换检验都是使用伪随机数来从所有可能的排列组合中进行抽样（当做近似检验时）。因此，每次检验的结果都有所不同。在R中设置随机数种子便可固定所生成的随机数。这样在你向别人分享自己的示例时，结果便可以重现。用coin包做置换检验这些函数的用法都是：function_name(formula,