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対立仮説: "two.sided"、"less"、または "greater"。既定は "two.sided"。R と同じく、"two"、"l"、"g" などの曖昧さのない省略形も受け付けます。

信頼区間と Hodges-Lehmann 推定値を求めます。既定は false。

区間の信頼水準。既定は 0.95。

正規近似の連続性補正。既定は true。R 4.6 と同じく、0 (true と同じ)、または 1、2、3 も指定できます。その場合は、p 値に連続性補正と、指定した数だけの Edgeworth 項を加えます (同順位と 0 の差がないときに限ります。それ以外では連続性補正だけです)。区間と推定値は連続性補正だけを使います。それ以外の数値は例外を投げます。

p 値 (と区間) を正確に求めます。既定は null で、標本サイズが 50 未満のときに正確法を使います (2 標本の場合は両方の標本が 50 未満のとき。0 の差も数えます)。同順位または 0 の差があるとき、正確検定は R 4.6 と同じく、中間順位を与えた条件付き (順列) 検定になります。符号付き順位検定では、0 も他の差と一緒に順位を付けたうえで、順列分布からは除きます (Pratt)。

条件付き分布は、p 値のために 1 回、区間の探索が出会うスコアの多重集合ごとにもう一度構築されます。その計算に約 8 秒以上かかる場合は、計算の前に exact: false を示唆する RangeError が投げられます。Mac mini (Apple M1、Node 24) で、データを小数点以下 1 桁か 2 桁に丸めて測定した目安です。p 値は 1 標本で約 n = 2400 まで、2 標本で m = n = 320 まで。区間は 1 標本で約 n = 150 から 300 まで (小数点以下 3 桁で n = 150 のとき 4 秒、小数点以下 1 桁で n = 300 のとき 4.6 秒)、2 標本で m = n = 80 まで (49 x 49 は 3 秒)。同順位が少ない場合 (またはない場合) は、コストが小さくなります。

帰無仮説の下での位置 (2 標本の場合は位置のずれ)。既定は 0。

対応のある検定 (x - y に対する符号付き順位検定)。y が必要です。既定は false。

正規近似での区間と推定値の、根の探索の許容誤差 (R の tol.root)。既定は 1e-4。