スミルノフ・グラブス検定の数表とは? わかりやすく解説

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スミルノフ・グラブス検定の数表


 R で数表を書くプログラム書いたので参考までに

> Grubbs <- function(n, alpha)
+ {
+ 	t <- qt(1-alpha/n, n-2)^2
+ 	return((n-1)*sqrt(t/(n-2+t))/sqrt(n))
+ }
> n <- c(3:20, 22, 24, 26, 28, 30, 35, 40, 50, 60, 80, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 1000)
> alpha <- c(0.1, 0.05, 0.025, 0.01)
> tbl <- outer(n, alpha, Grubbs)
> rownames(tbl) <- n
> colnames(tbl) <- alpha
> tbl
          0.1     0.05    0.025     0.01
3    1.148375 1.153118 1.154305 1.154637
4    1.425000 1.462500 1.481250 1.492500
5    1.601635 1.671386 1.715037 1.748857
6    1.728880 1.822120 1.887145 1.944245
7    1.827976 1.938135 2.019969 2.097304
8    1.908949 2.031652 2.126645 2.220833
9    1.977265 2.109562 2.215004 2.323148
10   2.036233 2.176068 2.289954 2.409725
11   2.088014 2.233908 2.354730 2.484279
12   2.134099 2.284953 2.411560 2.549417
13   2.175561 2.330540 2.462033 2.607020
14   2.213198 2.371654 2.507321 2.658480
15   2.247621 2.409038 2.548308 2.704855
16   2.279307 2.443272 2.585676 2.746963
17   2.308634 2.474810 2.619964 2.785445
18   2.335911 2.504017 2.651599 2.820817
19   2.361388 2.531193 2.680931 2.853495
20   2.385275 2.556581 2.708246 2.883821
22   2.428950 2.602784 2.757735 2.938503
24   2.468047 2.643910 2.801551 2.986628
26   2.503384 2.680899 2.840774 3.029473
28   2.535582 2.714459 2.876209 3.067989
30   2.565123 2.745132 2.908473 3.102897
35   2.629675 2.811782 2.978183 3.177798
40   2.684045 2.867542 3.036097 3.239482
50   2.771905 2.956975 3.128247 3.336624
60   2.841095 3.026863 3.199662 3.411078
80   2.945924 3.131939 3.306121 3.520780
100  3.023885 3.209520 3.384083 3.600196
150  3.158892 3.342905 3.517009 3.733979
200  3.250062 3.432404 3.605525 3.822065
300  3.372924 3.552437 3.723555 3.938484
400  3.456577 3.633871 3.803268 4.016558
500  3.519676 3.695175 3.863127 4.074949
1000 3.707091 3.876851 4.039978 4.246586

 また,先の近似式逆関数使えばスミルノフ・グラブス検定統計量から有意確率P 値)を求め関数を導くことができる。 パーセント点求め関数片側) qGrubbs <- function(p, n) { t <- qt(p/n, n-2)^2 return((n-1)*sqrt(t/(n-2+t))/sqrt(n)) } 有意確率求め関数片側) pGrubbs <- function(st, n) { n*pt(sqrt((n-2)/((n-1)^2/st^2/n-1)), n-2, lower.tail=FALSE) } > x <- qGrubbs(0.1, 1000) > x [1] 3.707091 > pGrubbs(x, 1000) [1] 0.1 > y <- pGrubbs(2.3586, 27) > y [1] 0.1763948 > qGrubbs(y, 27) [1] 2.3586


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