问题描述
我正在尝试在 R 上实现 Pettitt 测试。我自己编码，但参考了 R.(https://www.rdocumentation.org/packages/trend/versions/1.1.4/topics/pettitt.test) 的内置函数 pettitt.test
我可以成功实现它，但我的问题是关于 p 值。我正在用这个方程计算 p 值：
p=2e^((-6U ̂^2)/(n^3+n^2 ))
U 是检验统计量的值，n 是样本的长度。 （我已经检查过，我得到的结果与内置函数 pettitt.test 相同）
对于 5% 的置信区间，如果此 p 值低于 0.5，替代假设应该为真吗？还是0.05？我对 R 的文档（之前共享的网络链接）表示低于或等于 0.5 感到困惑，而 Pettitt 的论文（1979）第 5 页也表示低于或等于 0.5
对澄清这个问题有什么帮助吗？
解决方法
报纸上说的是
... 其中近似值很好，精确到小数点后两位，对于 p(OA)
（强调）。 也就是说，这不是关于您想要拒绝零假设的临界水平（通常 p=0.05），而是关于近似值的范围。
大多数 R 函数和包只是简单地返回 p 值并让用户决定他们想要做什么来解释它（即拒绝或未能拒绝给定 alpha 级别的零假设，将其视为连续的（ “Fisherian”）反对零假设的证据强度等）。
如果你想你可以让你的函数在 p 的计算值 >0.5 时发出警告（例如“p 值的近似值可能不可靠”）
Pettitt,A. N.“一种解决变化点问题的非参数方法。”皇家统计学会杂志。 C 系列（应用统计）28，没有。 2（1979）：126-35。 https://doi.org/10.2307/2346729。