刚有学员问“怎么用R做 相关估计显著水平的 Monte Carlo模拟检验”。其实不要被“Monte Carlo模拟”这个貌似很高深的术语所迷惑，Monte Carlo模拟简单说，就是用原始数据，不放回重新全部抽样，对抽取数据的配对再进行分析获得模拟值，然后通过看实测值与模拟值分布（n次抽样，一般设为999，这样最小p值是0.001）中的位置来确定p值即可。主要解决的问题是有样本不独立或是数据不正态的问题。

要在R里面实现这个目标，简单用抽样sample(....,replace=F)设定实现，但是其实很多模型的Monte Carlo检验都有现成的包来实现，比如，相关分析可以用RVAideMemoire包里perm.cor.test函数，普通回归分析可以用ape包lmorigin函数。