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r语言t分布函数
R语言
成组数据样本量相同时t.tes
t函数
的用法
答:
第一、注意参数 alternative = c("two.sided", "less", "greater") 你要选择是单侧还是双侧的 第二、paired =
T
若是成对数据 这个参数应该是T 第三、默认的参数是 var.euqal= F , 方差不相等 最后建议自己不用现成的
函数
,一行一行的按照书上的公式自己算,
R
是可以办到的 例子x...
16-假设检验之T检验
答:
T检验的分类:解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225 H1: μ > 225 此问题属于单边检验问题,可以使用
R语言t
.test 可见P值为0.257 > 0.05 ,不能拒绝原假设。接受H0,即平均寿命不大于225小时。解1:根据题意,需要假设 H 0 :μ 1 ≥ μ 2 H 1 :μ 1 < μ...
有关于
R语言
中
t
.test()
函数
在两样本t检验应用时的参数设置问题。_百 ...
答:
问题关键在于数据全为0,这样在算
t
检验统计里时,其分母为0,故得到NaN。因此在t.test设置任何参数都是没有用的,你应该在t.test之有加条件判断出现这种情况 应该 先令 p>0.05才行
...改为指数分布,画出指数分布概率密度和
分布函数
?
答:
你的方法是生成很多点x=seq(-6,6,0.1)逐一算出
函数
值 t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)最后在plot出来,用type="l"和lty=2的虚线弄出来。curve这些功能都可以做到。curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5),lty=2,add=
T
)就有虚线,add=T可以一图多线 ...
条件期望
答:
柯西-施瓦茨不等式如同一把尺子,衡量联合期望的边界;凸性与詹森不等式揭示了随机变量集的形状和预测误差的关系;马尔科夫、切比雪夫与切尔诺夫不等式则是误差范围的严谨限制;大数定律和中心极限定理则揭示了数据集中趋势的稳定规律;卡方分布与
t分布
则在统计推断中扮演着关键角色。回顾本节内容,我们可以...
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