在rstudio中写出以上题目的代码

在RStudio中编写上述统计分析的代码会涉及到几个步骤，这里假设你想要比较的是两个正态分布的大样本，并且你想在假设方差相等的前提下进行等方差的F检验。以下是使用`t.test`函数来进行配对样本T检验（近似于F检验）的示例，然后通过`ks.test`函数做Count Five检验：

# 安装必要的库（如果有需要）
if (!require('tidyverse')) install.packages('tidyverse')  # 包含ggplot2, dplyr等
if (!require('car')) install.packages('car')  # 包含F检验

# 假设你有两个正态分布的大样本 data1 和 data2
data1 <- rnorm(100)  # 示例数据，实际替换为你的数据
data2 <- rnorm(100)

# 使用t.test做配对样本T检验，等价于F检验（针对方差齐性）
t_test_result <- t.test(data1, data2, paired = TRUE, var.equal = TRUE)
print(t_test_result$statistic)  # 输出F统计量

# 使用ks.test做Count Five检验
count_five_result <- ks.test(data1, "pnorm", mean = mean(data2), sd = sd(data2))
print(count_five_result$p.value)  # 输出p-value

# 效率比较 - 查看t_test_result和count_five_result的power函数
library(powerlawtests)
efficiency_ratio <- power.ttest/power.count_five(count_five_result$n, mean_diff = abs(mean(data1) - mean(data2)), sd = sqrt(var(data1) + var(data2)))
cat("Efficiency Ratio (F Test vs Count Five): ", efficiency_ratio)