在R语言中,t.test函数是用于进行t检验的一种非常实用的工具。t检验是一种统计方法,用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。下面我将详细解释t.test函数的基本用途、输出结果,以及如何查看和理解这些结果。 1. t.test函数的基本用途 t.test函数在R中主要用于执行三种类型的t检验: 单样本t检验:用于检验单个样本...
t.test(my_data$weight, mu = 300, alternative = "greater") 1. 2. 2.6 结果解释 检验的p值为8.4e-05,小于显着性水平alpha = 0.05。我们可以得出结论,小鸡的平均体重与300克的显着不同,p值= 8.4e-05。 2.7 获得t.test()函数的返回值 t.test()函数的结果是一个包含以下组件的列表: statistic:t检...
t.test(y,mu=3)# 原假设H0:mu=3(mu就是指总体的均值)# 这里就不赘述配对t检验和单样本t检验,它们的使用方法和两独立样本t检验类似,只是分别多了参数paired=TRUE和mu=3。 当然,在这里你也可以设置参数var.equal=TURE,指定样本之间是等方差的,也可以通过alternative=这个参数来指定单侧检验。 现在我们以两独...
首先介绍两个函数:用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。 #Tips:统计推断的部分我们不会把重点放到统计原理上,如果对统计学原理感兴趣的朋友请查阅相关的统计书籍,我们只会把部分必须解释的统计内容呈现出来。 A. 单样本t检验 适用条件:满足...
R中检验正态分布的函数: shapiro.test() 结果p值要是小于0.05,样本分布是非正态分布,如果大于0.05,样本分布是正态分布。 t检验可分为单总体检验和双总体检验,以及配对样本检验。 单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。
在R语言中,我们可以使用t.test()函数来进行t检验。下面是一个简单的例子,演示如何检验某支股票收益率的均值。 数据准备 假设我们有一组股票的每日收益率数据,存储在一个向量中。 # 导入需要的库library(ggplot2)# 模拟股票收益率数据set.seed(42)returns<-rnorm(100,mean=0.02,sd=0.05)# 正态分布的随机数据...
另外,如果差异存在,你希望有90%的把握检测到它,由于随机变异性的存在,你也希望有95%的把握不会误报差异显著。这时,对于该研究需要多少受试者呢?将这些信息输入到pwr.t.test()函数中,形式如下: 结果表明,每组中你需要34个受试者(总共68人),这样...
你这里的用法就是：ks.test(data,pt,df=df) #data是样本的数据，df是要检验的t分布的自由度 我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最简单的办法就是直接看数 字。利用函数summary 和fivenum 会得到两个稍稍有点差异的汇总信息。此外，stem (\茎叶"图)也会反映整个数据集的数字信息。> ...
r语言中t检验如何单独取t值 独立双样本t检验,首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来;t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据,列group则为样本的分组依据。配对样本t检验,数据集为包含分组变量的数据框,那么程序将默认group=1的数据行中的第一行与group=2的
如果这时候有个植物学家跑过来跟你说,他对基因组的分析表明,这种植物花萼的总体均值是4.5cm,而我们想通过数据来看一看他的分析是否值得信赖。在这里,假设H0:μ=4.5cm。R可以给我们计算最后的结果,也就是我们是否应该同意μ是4.5cm。 t.test(sepal, mu = 4.5)...