利用 pearson 卡方检验是否符合特定分布: > chisq.test(c(315,101,108,32),p=c(9,3,3,1)/16) Chi-squared test for given probabilities data: c(315, 101, 108, 32) 接受原假设,符合自由组合定律。 利用 pearson 卡方检验是否符合泊松分布: > n<-length(z) > y<-c(92,68,28,11,1,0) > ...
第三步:执行卡方检验 接下来,我们需要使用卡方检验来检查“性别”和“是否喜欢某种饮料”之间的关系。我们将使用chisq.test()函数来完成这一操作。为了能够进行卡方检验,我们需要将数据转换为列联表(contingency table)。 # 创建列联表table_data<-xtabs(计数~性别+喜欢饮料,data=data)# 执行卡方检验chisq_result...
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chisq.test(x,correct=FALSE)——卡方检验,x为矩阵,dim(x)=c(2,2),对于大样本(频数大于5) fisher.test()——单元频数小于5,列联表为2*2 相关性检验(原假设H0:X与Y相互独立) cor.test(x,y,method=c("pearson","kendall","spearman"))——相关性检验,观察p-value小于0.05则相关。method选择相关性检...
适用于已知总体均值(单样本配对时需要总体均值,双样本不需要),样本均值,样本方差(即样本少总体方差未知),且大致来自于正太分布(一般除非明显的长尾多峰等分布以外,都大致可以检验) 基础延伸: H0假设 :u与u0没有差异,u0其实就是一个comparison value,u=u0 ...
以下为可选置换检验的coin函数: 函数格式: function_name(formula, data, distribution = ) 其中: a: formula描述待检验变量间的关系,而且类别型变量和序数变量必须分别转化为因子和有序因子 b: data是一个数据框,而且必须得是数据框 c: distribution指定经验分布在零假设条件下的形式,有exact、asymptotic和approxima...
chisq.test(x,correct=FALSE)——卡方检验,x为矩阵,dim(x)=c(2,2),对于大样本(频数大于5) fisher.test()——单元频数小于5,列联表为2*2 相关性检验(原假设H0:X与Y相互独立) cor.test(x,y,method=c("pearson","kendall","spearman"))——相关性检验,观察p-value小于0.05则相关。method选择相关性检...
表12-2列出来的每个函数都是如下形式: function_name(formula, data, distribution=) 其中: formula描述的是要检验变量间的关系。示例可参见表12-2; data是一个数据框; distribution指定经验分布在零假设条件下的形式,可能值有exact,asymptotic和 ...
chisq.test(x,correct=FALSE)——卡方检验,x为矩阵,dim(x)=c(2,2),对于大样本(频数大于5) fisher.test()——单元频数小于5,列联表为2*2 相关性检验(原假设H0:X与Y相互独立) cor.test(x,y,method=c("pearson","kendall","spearman"))——相关性检验,观察p-value小于0.05则相关。method选择相关性检...
chisq.test(x,correct=FALSE)——卡方检验,x为矩阵,dim(x)=c(2,2),对于大样本(频数大于5) fisher.test()——单元频数小于5,列联表为2*2 相关性检验(原假设H0:X与Y相互独立)cor.test(x,y,method=c("pearson","kendall","spearman"))——相关性检验,观察p-value小于0.05则相关。method选择相关性...