How To Determine Table/View Name in a Form

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In R, a permutation test can be used to determine an appropriate threshold. Here is a general example code to illustrate the process of using a permutation test to determine a threshold: ```R # Generate some sample data set.seed(123) group1 <- rnorm(50, mean = 0, sd = 1) group2 <- rnorm(50, mean = 1, sd = 1) data <- c(group1, group2) group <- factor(rep(c("Group1", "Group2"), each = 50)) # Calculate the observed test statistic observed_stat <- mean(group1) - mean(group2) # Number of permutations n_permutations <- 1000 permuted_stats <- numeric(n_permutations) # Perform permutation test for (i in 1:n_permutations) { permuted_group <- sample(group) permuted_stat <- mean(data[permuted_group == "Group1"]) - mean(data[permuted_group == "Group2"]) permuted_stats[i] <- permuted_stat } # Calculate the p - value p_value <- mean(abs(permuted_stats) >= abs(observed_stat)) # Determine the threshold based on a significance level (e.g., 0.05) significance_level <- 0.05 threshold <- quantile(abs(permuted_stats), 1 - significance_level) # Print the results cat("Observed test statistic:", observed_stat, "\n") cat("P - value:", p_value, "\n") cat("Threshold:", threshold, "\n") ``` In this code: 1. First, sample data is generated for two groups. 2. The observed test statistic (the difference in means between the two groups) is calculated. 3. A specified number of permutations are performed. In each permutation, the group labels are randomly shuffled, and the test statistic is recalculated. 4. The p - value is calculated based on the proportion of permuted statistics that are more extreme than the observed statistic. 5. The threshold is determined by taking the appropriate quantile of the absolute values of the permuted statistics based on the chosen significance level.