
R之相關(guān)性的顯著性檢驗
t檢驗和Z檢驗都可用于均值檢驗。
單樣本均值檢驗
當(dāng)樣本容量小于30時使用t檢驗,當(dāng)樣本容量大于30時使用Z檢驗
Z檢驗使用例子:
library(UsingR)
x<-rnorm(50,0,5)
simple.z.test(x,5)
運行結(jié)果:
[1] -2.947929 3.250022
結(jié)果說明在置信度為95%的情況下總體的均值區(qū)間為[-2.947929 3.250022]
t檢驗使用例子:
[plain] view plain copy
x<-rnorm(20,0,5)
t.test(x)
運行結(jié)果:
One Sample t-test
data: x
t = -0.1736, df = 19, p-value = 0.864
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-2.886276 2.444247
sample estimates:
mean of x
-0.2210147
------------------------------------------------------------------------------------
雙樣本均值檢驗
對t.test函數(shù),R的幫助文檔有很好的例子:
[plain] view plain copy
require(graphics)
t.test(1:10, y = c(7:20)) # P = .00001855
t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245 -- NOT significant anymore
## Classical example: Student's sleep data
plot(extra ~ group, data = sleep)
## Traditional interface
with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))
## Formula interface
t.test(extra ~ group, data = sleep)
此外《統(tǒng)計建模與R語言》從P206頁開始有討論正太總體均值的建設(shè)檢驗,書中作者編寫了自己的均值檢驗函數(shù)mean.test1(針對單個總體)和mean.test2(針對兩個總體),也有相對應(yīng)的使用t.test函數(shù)進行檢驗的例子,具體應(yīng)用時可以參考。
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