#prva statistika Tn<-function(x){ x<-sort(x) n<-length(x) s<-0 for(i in 1:n){ s<-s+2*(2*(n-i)+1)*x[i]-sum(x+x[i])/2 } return(s/(mean(x)*n^2)) } #druga statistika Mn<-function(x){ s<-0 n<-length(x) x=sort(x)/mean(x) s<-2*sum((2*(n-(1:n))+1)*x)/n^2-mean(x) return(2*s^2) } n<-20 #niz vrednosti test statistike pri nultoj hipotezi ts0T<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rexp(n) ts0T[i]<-Tn(x) } #niz vrednosti test statistike pri nultoj hipotezi ali sa drugim parametrom ts1T<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rexp(n,2) ts1T[i]<-Tn(x) } #posto je statistika slobodna od raspodele ovo ce dati nivo znacajnosti (mogao je drugi niz da bude ponovo iz eksponencijalne sa parametrom 1) 1-ecdf(ts1T)(quantile(ts0T,0.95)) #niz vrednosti test statistike pri alternativnoj hipotezi ts1eT<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rgamma(n, 2,1) ts1eT[i]<-Tn(x) } #moc testa 1-ecdf(ts1eT)(quantile(ts0T,0.95)) #sve isto za drugu statistiku ts0M<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rexp(n) ts0M[i]<-Mn(x) } ts1M<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rexp(n,2) ts1M[i]<-Mn(x) } 1-ecdf(ts1M)(quantile(ts0M,0.95)) ts1eM<-rep(0,10000) for(i in 1:10000){ x<-rgamma(n,2,1) ts1eM[i]<-Mn(x) } 1-ecdf(ts1eM)(quantile(ts0M,0.95))