t检验适用范围、实际案例以及R语言的实现。因文章内容过长，所以分为上下两篇t检验(t test）亦称 t检验，以t分布为基础，是定量资料分析中最常用的假设检验方法。（ 显著性检验的一种，以此来判定数据的差异是由于误差导致的还是真的有差异） t检验的应用条件为：①在单样本t检验中，总体标准差 未知且样本含量较小（n < 30/50)时，要求样本来自
# R语言中的零假设检验：均值是否为零
在统计学中，假设检验是一种重要的方法论，用于判断样本数据是否支持某一特定的假设。在本篇文章中，我们将讨论如何使用R语言进行零假设检验，以判断样本均值是否为零。这一过程包括创建样本数据、进行t检验、理解检验结果以及其在实际中的应用。
## 什么是零假设检验？
零假设（H0）通常是一个默认假设，表示没有任何效果或关系。在我们的案例中，零假设可以定义为“样本
本文介绍假设检验的概念，以及如何实现T检验。包括单样本T检验、双样本T检验以及配对样本T检验。假设检验假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。R语言提供t.test()函数执行不同类型T检验，语法如下：# y为null 为单样本T检验t.test(x, y = NULL, altern
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2022-04-21 13:34:26
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本篇来介绍两种常见的统计检验方法：t检验和F检验。目录如下：1 t检验1.1 单样本t检验1.2 独立样本t检验1.3 配对样本t检验1.4 单尾检验2 F检验1 t检验t检验适用于样本量较小、总体方差未知的正态分布的检验。单样本t检验用于检验样本均值是否显著异于给定的总体均值；双样本t检验用于检验两个样本的均值是否存在显著差异，或均值之差是否显著异于给定值，又分为独立样本t检验和配对样本t检验。
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2023-06-17 19:37:44
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原标题：R语言数据实战 | 统计检验1、单个总体均值的t检验1. 什么是检验？检验(test)是统计学中最重要的概念之一，在科学研究和实际业务中都有着广泛的应用。用一句话来概括就是：人们希望通过掌握的数据和其他背景知识确认某个假设是否成立(比如某种药物是否有效，股票是否有上扬的趋势，一种汽车的油耗是否为15mpg，一组病人血压的均值是否大于120mmHg)。考虑一个只有赢或者输两种情况的赌局，每次
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2023-11-16 22:36:59
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# R语言中的非参数统计t检验
在统计学中，t检验是一种常用的方法，用于比较两个组的均值是否存在显著差异。传统的t检验假设数据呈正态分布，但在许多实际情况下，这一假设并不成立。在这种情况下，非参数统计方法是一种有效的替代方案。本文将介绍R语言中的非参数统计t检验，并给出相关的代码示例。
## 什么是非参数统计t检验？
非参数统计t检验不依赖于数据的分布假设，它通过对数据的顺序或等级进行分析，
原创
2024-10-29 03:49:26
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T检验与方差分析背景介绍R语言实操过程--t test单样本t检验两个独立样本t检验配对t检验R语言实操过程--anova单因素方差分析多重比较双因素方差分析完整代码 之前与大家分享了数据的独立性、正态性、方差齐性检验。如果还不清楚，大家可以通过这篇推文来学习和理解 如何规范你的数据分析？。若满足所有条件，可选择参数分析进行，否则必须选择非参数分析。参数分析主要包括两组样本的t-test
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2023-05-22 23:01:51
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题目1 一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果，为此随机地选取水平相当的15位学生，把他们分为3组，每组5人，每一组用一种方法教学，一段时间以后，这位老师对15位学生进行统考，成绩见下表，问这3种教学方法的效果有没有显著差异。问题2 水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关，今测得一组数据如下，试通过逐步回归确定最优的线性模型。 第一题的操作是：把相应数据改成 然后在
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2023-08-08 18:35:37
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前言起初听到这个我是不理解的，这不是统计学常识吗？划分三个程度：* ，** ，***。 头儿咋还要精确到小数位，不是画蛇添足吗？不了解归不了解，该干还是要干。 目录前言一、P值二、生存分析三、“锦上添花”3.1 计算P值3.2 带-次方的调整P值3.3 不带次方的调整P值3.4 小数点后无0的调整P值四、用两个if解决 一、P值关于显著性检验偷懒，找到一篇很典型的抛硬币可以回顾或预习，浅谈p值（p
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2023-10-24 08:34:11
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# R语言多项式回归的t检验
## 1. 概述
在统计学中，多项式回归是一种通过拟合多项式函数来建立自变量和因变量之间关系的方法。t检验可以用于评估多项式回归模型中各个变量的影响是否显著。本文将介绍如何在R语言中进行多项式回归的t检验。
## 2. 多项式回归的流程
下表展示了多项式回归的步骤：
步骤 | 操作
---|---
1 | 导入数据
2 | 拟合多项式回归模型
3 | 进行t
原创
2023-12-17 10:39:42
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## 参数长度为零 R语言
在R语言中，函数的参数长度是指在函数调用时传入的参数的个数。当函数的参数长度为零时，意味着函数在调用时没有传入任何参数。
在本文中，我们将探讨参数长度为零的情况，并介绍如何处理这种情况。
### 为什么会出现参数长度为零的情况？
在实际应用中，函数的参数长度往往是不固定的。有时候，我们可能需要传入多个参数，而有时候可能不需要传入任何参数。
参数长度为零的情况通
原创
2023-09-15 23:03:26
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前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。
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2023-05-24 21:20:12
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目录一、概念二、应用条件三、分析流程1、单样本t检验2、两配t检验3、两独立样本的t检验一、概念t检验又称Student's t检验，是以t分布为基础的统计分析方法。是定量资料分析中最为常见的假设检验方法。二、应用条件1、在单样本t检验中，总体标准差σ未知且样本含量较小（n<50）时，要求样本来自正态分布总体；2、两个小样本均数比较时，要求两个样本均来自正态分布总体，且两样本总体方差相等；如
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2023-07-09 20:47:48
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# 滑动t检验在R语言中的实现
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何在R语言中实现滑动t检验感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。滑动t检验是一种统计方法，用于比较两个样本的均值，以确定它们是否显著不同。
## 滑动t检验流程
首先，让我们通过一个表格来了解滑动t检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 选择滑
原创
2024-07-19 11:49:38
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一 函数的参数分为两大类：1. 形参：在定义函数时括号内指定的参数(变量名)，称之为形参2. 实参：在调用函数时括号内传入的值(变量值)，称之为实参二者的关系：在调用函数时，实参值（变量值）会传给形参（变量名），这种绑定关系在调用函数时生效，调用结束后解除绑定def func(x,y):
x=1
y=2
print(x,y)#func(1,2)
print(x)
a=1
b
bootstrap自采样目前广泛应用与统计学中，其原理很简单就是通过自身原始数据抽取一定量的样本（也就是取子集），通过对抽取的样本进行统计学分析，然后继续重新抽取样本进行分析，不断的重复这一过程N（大于500次以上）次，然后得到N个统计结果，然后进行区间分析，得到最终结果。 bootstrap自采样对于小样本数据计算效果较好，也可以在线性方程中通过bootstrap自采样计算并绘制出可信区间。本期
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2023-09-11 18:30:55
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多元线性回归模型通常用来研究一个应变量依赖多个自变量的变化关系，如果二者的以来关系可以用线性形式来刻画，则可以建立多元线性模型来进行分析。1.t检验t检验是对单个变量系数的显著性检验，一般看p值； 如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强。2.F检验F检验是对整体回归方程显著性的检验，即所有变量对被解释变量的显著性检验 &nb
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2023-06-21 11:20:15
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综述假设检验参数检验T检验T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。 单总体检验：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。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呈t分布。独立样本T检验：双总体t检验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显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独
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2023-11-27 01:51:44
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单样本T检验小贴士 T检验，亦称student T检验(Student's T test)，主要用于样本含量较小(例如n < 30)，总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与F检验、卡方检验并列。T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。 上期，我们详细学习了参数类假设检验：比较均
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2024-03-11 11:44:24
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I.单样本t检验例1. 有原始数据的t检验已知某水样中含碳酸钙的真值为20.7mg/L，现用某法重复测定该水样12次，碳酸钙的含量分别为..问该法测定碳酸钙含量所得的均值与诊治有无显著差异？x <- c(20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20.99,20.42,20.90,22.99,23.12,20.89)
t.test(x, alternative
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2023-08-02 15:49:49
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