R函数var.test()可用于比较两个方差,如下所示: # 方法1 var.test(values ~ groups, data, alternative = "two.sided") # 方法2 var.test(x, y, alternative = "two.sided") x,y:数值向量 alternative:备择假设。允许值为“two.sided”(默认),“greater”或
a) Provide mean and median for age and left-right self-identification, respectively. b) Using a t-test you should answer the following question: Are German-speaking voters more to the right than non-German speaking voters? c) Using a t-test you should answer the following question: Are ol...
F检验(F - test):主要用以判断两个总体(Population)的平均值是否存在显著差异(Significantly different),因此我们可以判断预测值跟实际值两组“总体”数据的平均值是否存在显著差异,如果存在,则可以认为回归模型拟合得不够好。如果F - value大于F值的统计量,我们认为拒绝原假设(两组数据不相关),则x和y(预测值和实...
若参数x为单行或单列矩阵,或原子向量,chisq.test()函数会进行拟合优度检验(goodness-of-fit test),即检验x中的频数分布是否符合给定的概率p,若p参数未给定,则默认为等概率。 chisq.test(x = c(56, 1932, 23, 4567), p = c(0.1, 0.35, 0.05, 0.5)) ## Chi-squared test for given probabilities #...
1. t检验 1.1 单样本t检验 t检验适用于样本量较少，总体方差未知的正态分布数据的检验。单样本t检验用于评估样本均值是否与给定的总体均值有显著差异。在R语言中，执行t检验的函数为stats包中的t.test()。当样本来自均值为μ、方差未知的正态分布时，若假设样本均值等于μ成立，则统计量t应当不显著...
t检验和F检验是两种基本的统计检验方法。1. t检验 适用场景：t检验适用于样本量较少，总体方差未知的正态分布数据。 单样本t检验：用于评估样本均值是否与给定的总体均值有显著差异。在R语言中，可以通过stats包中的t.test函数执行。 独立样本t检验：用于比较两个独立样本的均值是否显著不同。若...
最近写了一个质谱的数据处理软件,其中一部分功能要实现实时线性拟合,并且求得拟合方程 R2、SD 、 pearson 系数以及进行统计学F检验求得p-value。 C#的自身库 以及开源库 Math.net 可以计算拟合方程 R2、SD 、 pearson 系数,但是并不能进行FTest检验。因此这里引用了R语言的类库 R.net,通过C#调用R语言实现这一...
【论文笔记】使用SPSS 进行 T Test (T检验) t检验分为单总体检验和双总体检验 单总体t检验 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。当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量... 是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否...
df_l %>% group_by(Variable) %>% levene_test(Length ~ Species)#进行方差齐性检验 df_l %>% group_by(Variable) %>% t_test(Length ~ Species)#进行t检验 结果解读:statistic为统计值,p为”p“值。 (初稿:黄嘉升)
费舍尔检验(Fisher’s exact test)是一种用于比较两个分类变量之间的关联性的统计检验方法。在分组回归中,费舍尔检验可以用于比较不同组别之间的回归系数是否存在显著差异。 本文将介绍如何使用R语言进行分组回归,并使用费舍尔检验来检验回归系数的显著性差异。 数据准备 首先,我们需要准备用于分组回归的数据。假设我们有一...