# 数据预处理
data(Affairs,package="AER")
a <- Affairs
a$ynaffair[a$affairs > 0] <- 1
a$ynaffair[a$affairs == 0] <- 0
a$ynaffair <- factor(a$ynaffair, levels=c(0,1),labels=c("No","Yes"))
tabl
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2023-10-18 09:10:45
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1.单正态总体的检验方差已知，检验均值：Z检验z.test():BSDA包，调用格式：z.test(x, y = NULL, alternative = “two.sided”, mu = 0, sigma.x = NULL, sigma.y = NULL, conf.level = 0.95)x，y为样本数据，单样本时忽略y；alternative选择检验类型；mu为检验的均值；sigma.x，
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2023-07-06 22:14:51
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1、t检验数据是高血压患者治疗前后舒张压的变化，这个内容最熟悉不过了吧，虽然采用t检验的方法目前有争议，我们后面再讨论。treat 1为处理组，treat 2是对照组。显然，要比较两组的dd（血压下降值）。# 读入SPSS格式的数据
setwd("C:/R/R语言笔记")
library(Hmisc)
dat<-spss.get("Hypertension.sav")
# t检验其
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2023-09-19 12:19:37
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# R语言中的Z检验：概述与代码示例
在统计学中，假设检验是一种用来判断样本数据是否支持某个假设的方法。Z检验是一种常用的假设检验方法，通常用于检验样本均值是否与已知的总体均值相等。本文将详细介绍Z检验的概念，并提供R语言的代码示例。
## 什么是Z检验？
Z检验是一种基于正态分布的统计检验方法。其主要应用场景包括：
1. 当样本量较大（通常≥ 30）时，可以使用Z检验来判断样本均值是否显
今天看了一天的各类检验的区别，主要是自己会用到的T检验 Z检验 F检验 卡方检验 Fisher精确检验得出以下结论（部分网上摘抄），不知道对错，请各位指教：T检验与Z检验T检验基本概念：（以上来自道客吧吧，t检验计算公式）上式中，其实已经包括了Z检验。T检验：主要用于总体样本未知，且样本容量小于30，Z检验：一般用于大样本(即样本容量大于
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2023-11-25 10:06:38
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参数检验正态均值的检验单样本的均值检验两样本的均值差异正态方差的检验单样本的方差检验双样本的方差检验二项分布的总体假设检验非参数检验参考资料 参数检验正态均值的检验单样本的均值检验群体方差已知，构造z统计量服从正态分布群体方差未知，构建t统计量服从自由度为n-1的t分布例：测的灯泡的寿命服从正态分布，但参数未知。先抽样159 280 101 212 224 379 179 264 222 362
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2023-06-20 17:36:32
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假设检验整理项目中暂时需要用到的假设检验方法1.单总体U检验U检验又称Z检验。 Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。引用：2.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。目
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2023-11-14 10:13:26
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# R语言层间Z检验的科普文章
## 引言
在统计学中，Z检验是一种用于比较两组样本均值的方法，特别适用于样本量较大的情况。当我们需要对两个不同群体间的均值进行比较时，Z检验能够帮助我们判断是否存在显著性差异。本文将详细介绍R语言中的Z检验，包括其原理、应用场景与代码示例。
## 什么是Z检验？
Z检验是基于中心极限定理的一种统计方法。它的基本假设是，当样本容量足够大时，样本均值的分布将近
原创
2024-10-11 04:05:46
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6.3两正态总体的区间估计(1)两个总体的方差已知 在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下，输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。> twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2){
+ n1=length(x);n2=length(y)
+ xbar=mean(x)-mean(y)
+
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2023-07-09 17:17:08
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在做线性回归的时候，一般分为以下几个步骤：
1、画散点图，简单的查看是否存在线性关系（3D以下）
2、线性模型跑一遍试试效果
3、其中需要查看以下几个指标：
3.1 正太分布检验
3.1 多重共线性、异方差性、自相关性
3.2 变量显著性
3.4 拟合效果
4、解释变量 上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量
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2023-08-21 10:55:01
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r语言假设检验的示例数据Traditionally, while programming in any programming language the programmer needs to take the help of several available variables to store the distinct information in them. When the variab
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2023-09-28 21:11:29
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文章目录学习目标学习内容单个总体的t检验t检验的目的提出原假设选择检验统计量计算检验统计量的观测值和概率P-值给定显著性水平
α
\alpha
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2023-06-25 08:45:22
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# DW检验：判断回归模型自相关性的重要工具
在回归分析中，一个常见的问题是自相关性。自相关性指的是误差项之间存在相关性，这可能导致模型估计的不准确性以及假设检验的不可靠性。Durbin-Watson（DW）检验是一种常用的方法来检测这种自相关偏差。本文将介绍DW检验的概念及其在R语言中的实现，并提供代码示例。
## DW检验的原理
DW检验旨在评估回归模型残差的自相关性。其统计量取值范围在
# R语言AIC检验代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们学习如何在R语言中实现AIC（赤池信息准则）检验。AIC是一种用于模型选择的准则，它衡量模型的拟合优度和复杂度，以找到最佳的模型。
## 1. AIC检验流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现AIC检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2
原创
2024-07-26 10:05:06
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# R语言KW检验基础入门
在数据分析的过程中，Kruskal-Wallis（KW）检验是一种非参数检验方法，适用于比较三个或多个独立样本的中位数。对于刚入行的小白来说，理解如何在R语言中实现KW检验是一个非常重要的技能。接下来，我将为你详细介绍如何在R中实现KW检验的步骤及相关代码。
## 整体流程
在进行KW检验时，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-08-29 08:28:07
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# KMO检验在R语言中的实现指南
KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是一种用于评估数据是否适合因子分析的测试。通过KMO检验，我们可以判断样本中变量之间的相关性，确保数据的适用性。本文旨在指导新手通过R语言实现KMO检验，以下是整体流程。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现KMO检验：
| 步骤 | 描述
# R语言中的游程检验：概念与实践
游程检验（Runs Test）是一种非参数统计方法，用于检验随机序列的独立性，尤其用于二元序列的分析。游程是指相同符号（例如“正”、“负”或“1”、“0”）连续出现的一段，比如在序列“++--+++--”中，有3个游程“++”、“--”、“+++”和“--”。
本文将通过R语言来实现游程检验并绘制相应的饼状图，帮助大家更好地理解游程检验的步骤和应用。
##
原创
2024-10-24 04:34:33
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作者：丁点helper 今天，我们开始讲非参数检验。对于非参数检验，大家可能主要是把它和“不符合正态分布”一起记忆的。刚开始学统计的时候，我们都知道：数据符合正态分布就用t检验，不符合就用非参数检验，更具体点，就是所谓的“秩和检验”。这是没错的，对于数据量小，而且很不符合的正态分布的情况，秩和检验确实是必不可少的一种方法。所以搞懂秩和检验还是很有必要的。那么第一个问题就是，这里的“秩”是
# R语言中的Omnibus检验：一份科普指南
在统计学中，Omnibus检验是一种用于比较多个组之间均值差异的检验方法。它的主要优点是能够在单个检验中提供多个组的总体信息，而无需为每一组单独进行多重比较。这在处理复杂实验设计时非常有用。本文将介绍Omnibus检验的基本概念，并通过R语言进行代码示例，帮助大家理解这一检验方法的运用。
## 什么是Omnibus检验？
Omnibus检验主要
# 使用R语言进行KW检验的指南
在数据分析中，Kruskal-Wallis检验（KW检验）是一种非参数检验，用于判断两个或两个以上独立样本是否来自同一分布。今天，我将为你详细讲解如何在R语言中实现KW检验。我们将分步骤进行，确保每一步都有清晰的代码和说明。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------
原创
2024-08-30 07:10:39
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