r语言假设检验 r语言假设检验例题

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语言怎么用u检验

u检验是已知一个正态总体的 方差б2，用给定的一组样本x1、x2，…，xn,检验总体 均值μ是否等于已知常数μ0的统计检验法。其检验步骤如下：

①提出统计假设H0: μ=μ0；

②计算样本均值及u；

③按给定的显著水平 ，查 正态分布表求值；

④进行 统计推断。

r语言怎么算标准误差

在R语言中，可以使用函数`sd()`和`sqrt()`来计算标准误差。

标准误差（Standard Error）是对样本均值估计的不确定性的度量。它可以通过样本标准差除以样本大小的平方根来计算。

以下是使用R语言计算标准误差的示例：

假设有一个向量`x`表示样本数据：

```R

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

```

使用`sd()`函数计算样本标准差：

```R

sd_x <- sd(x)

```

使用`length()`函数获取样本大小：

```R

n <- length(x)

```

计算标准误差：

```R

se <- sd_x / sqrt(n)

```

其中，`se`即为标准误差的计算结果。

请注意，上述示例中的`x`是一个简单的向量，如果你的数据结构不同，请根据实际情况进行调整。