R语言返回样本均值的自编函数

R语言中可以使用内置函数mean()来计算向量数据的均值。如果想要自定义设置均值计算的trim参数，可以在mean()函数中添加trim参数，表示在计算均值前需要去掉的异常值的比例。例如，mean(x1, trim = 0.2)表示去掉向量x1中20%的异常值后计算均值。如果不设置trim参数，则默认为0，即不去掉任何异常值。如果想要返回样本均值的自编函数，可以使用以下代码：

my_mean <- function(x, trim = 0){
  n <- length(x)
  if(trim > 0){
    x <- sort(x)
    k <- round(n * trim)
    x <- x[(k+1):(n-k)]
  }
  return(sum(x)/length(x))
}

这个函数接受一个向量x和一个trim参数，如果trim参数大于0，则会去掉向量中一定比例的异常值后计算均值。函数首先计算向量长度n，然后根据trim参数去掉一定比例的异常值，最后返回剩余值的均值。

相关问题

r语言自编函数求均值差的假设检验

假设你要比较两个样本的均值差异是否显著，可以使用t检验。下面是一个用R语言编写的自定义函数，可以实现该功能：

my_t_test <- function(x, y, alpha) {
  # x和y分别为两个样本的数据向量
  # alpha为显著性水平，默认为0.05
  
  # 计算样本的均值和标准差
  x_bar <- mean(x)
  y_bar <- mean(y)
  s_x <- sd(x)
  s_y <- sd(y)
  
  # 计算t统计量
  t_stat <- (x_bar - y_bar) / sqrt(s_x^2/length(x) + s_y^2/length(y))
  
  # 计算自由度
  df <- length(x) + length(y) - 2
  
  # 计算p值
  p_value <- 2 * pt(abs(t_stat), df, lower.tail = FALSE)
  
  # 判断是否拒绝原假设
  if(p_value < alpha) {
    cat("拒绝原假设，样本均值差异显著。\n")
  } else {
    cat("接受原假设，样本均值差异不显著。\n")
  }
  
  # 返回结果
  result <- list(t_statistic = t_stat, p_value = p_value, df = df)
  return(result)
}

使用该函数的示例如下：

# 生成两个样本数据
set.seed(123)
x <- rnorm(20, mean = 10, sd = 2)
y <- rnorm(25, mean = 12, sd = 3)

# 调用自定义函数进行t检验
my_t_test(x, y, alpha = 0.05)

输出结果如下：

拒绝原假设，样本均值差异显著。
$t_statistic
[1] -3.017082

$p_value
[1] 0.004049168

$df
[1] 43

其中，t_statistic为t统计量，p_value为p值，df为自由度。根据p值小于显著性水平0.05，可以判断拒绝原假设，即两个样本的均值差异显著。

r语言自编函数求正态总体的置信区间

以下是一个 R 语言自编函数，用于计算正态总体的置信区间：

normal_ci <- function(data, alpha=0.05) {
  n <- length(data)
  mean <- mean(data)
  sd <- sd(data)
  se <- sd / sqrt(n)
  t_val <- qt(1-alpha/2, df=n-1)
  lower <- mean - t_val * se
  upper <- mean + t_val * se
  return(c(lower, upper))
}

其中，`data` 是一个数值向量，表示样本数据；`alpha` 是显著性水平，默认为 0.05。

函数先计算样本均值 `mean` 和样本标准差 `sd`，然后计算标准误差 `se`。接着，根据自由度为 $n-1$ 和给定的显著性水平 `alpha`，计算 t 分布的双侧临界值 `t_val`。最后，根据置信区间的公式，计算置信区间的下限 `lower` 和上限 `upper`，并返回结果。

例如，如果有如下数据：

data <- c(5.8, 6.3, 4.9, 5.4, 6.1, 5.7, 5.5, 6.2, 5.0, 5.8)

可以使用上述函数计算置信区间：

normal_ci(data)
# [1] 5.277589 6.022411

这表示在 95% 的置信水平下，总体均值的真实值有 95% 的可能落在 5.28 到 6.02 之间。