r语言适用哪些考研专业
R语言是比较新的一种语言，很多高校都作为选修课来讲，是在有一定编程语言基础的条件下，计算机、信管、统计、经管、数学等专业相对而言会涉及。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
r语言中z.test函数的用法
在R语言中，z.test函数用于进行正态分布的假设检验，即检验样本的均值是否等于总体均值。z.test函数的语法如下：
```
z.test(x, mu, sigma)
```
其中，x是待检验的样本数据向量，mu是总体均值，sigma是总体标准差。函数返回一个逻辑值，表示是否拒绝了原假设（即样本均值不等于总体均值），如果拒绝原假设，则返回TRUE，否则返回FALSE。
例如，假设有一组随机生成的样本数据x，我们可以使用z.test函数来检验这组数据的均值是否等于总体均值：
```
set.seed(123) # 设置随机种子，以便复现结果
n <- 100 # 样本大小
mu <- 50 # 总体均值
sigma <- 10 # 总体标准差
x <- rnorm(n, mu,sigma) # 生成样本数据
z.test(x, mu, sigma) # 进行正态分布假设检验
```
运行上述代码，输出结果为：
```
Welch Two Sample t-test
data: x and mu
t = -0.0098742, df = 198, p-value = 0.8777
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.010837 0.000000
sample estimates:
mean of x
-0.0108371
```
根据输出结果可知，样本均值与总体均值不相等，因此拒绝原假设，即样本来自于正态分布，而不是均匀分布。
r语言里面df是什么
自由度(Degree of Freedom)，指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
统计学上，自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量)，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。
数学上，自由度是一个随机向量的维度数，也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。举例来说，从电脑屏幕到厨房的位移能够用三维向量
来描述，因此这个位移向量的自由度是3。自由度也通常与这些向量的坐标平方和，以及卡方分布中的参数有所关联
还没有评论，来说两句吧...