R语言双侧检验置信区间
时间: 2023-11-25 22:06:49 浏览: 59
R语言中的双侧检验置信区间可以使用interval_estimated函数来计算。该函数的参数包括样本数据x,总体标准差sigma,side参数控制单双侧置信区间,alpha参数控制置信水平。函数输出为区间的两个端点的值。
下面是一个计算双侧检验置信区间的R代码示例:
```R
interval_estimated(x, sigma=-1, side=0, alpha=0.05)
```
其中,x是样本数据,sigma是总体标准差(默认值为-1,表示未知),side参数控制单双侧置信区间(默认值为0,表示双侧置信区间),alpha参数控制置信水平(默认值为0.05,表示95%置信水平)。
请注意,根据引用的代码,函数会根据给定的参数计算并返回置信区间的两个端点的值。
相关问题
r语言双样本均值检验假设检验
在R语言中,可以使用t.test()函数进行双样本均值检验的假设检验。该函数的基本语法如下:
t.test(x, y, alternative, mu, paired, var.equal)
其中,x和y分别表示两个样本的数据;alternative表示备择假设的类型,可选值为"two.sided"(双侧假设),"less"(左侧假设)和"greater"(右侧假设);mu表示原假设中均值的值;paired表示是否为配对样本,如果是,则使用配对t检验,如果不是,则使用独立t检验;var.equal表示是否假定两个总体方差相等,如果是,则使用独立t检验,如果不是,则使用Satterthwaite's近似公式计算自由度。
例如,对于两个样本x和y,可以使用如下代码进行双侧假设的双样本均值检验:
```r
t.test(x, y, alternative = "two.sided", mu = 0)
```
在进行假设检验后,函数会给出检验的结果,包括t统计量、p值、置信区间等信息。如果p值小于显著性水平(通常是0.05),则拒绝原假设,否则接受原假设。
总体标准差的未知t检验和置信区间例题
总体标准差的未知t检验和置信区间是统计学中用于推断总体标准差的方法之一。
在进行总体标准差的未知t检验时,我们通常是基于一个样本来进行推断。步骤如下:
1. 建立假设:
- 零假设(H0):总体标准差等于某个给定值;
- 对立假设(H1):总体标准差不等于某个给定值。
2. 计算 t 统计量:
- t = (样本标准差 - 给定值) / (样本标准差的标准误差),其中标准误差等于样本标准差除以样本容量的平方根。
3. 确定临界值:
- 根据给定的显著性水平,查表找到 t 统计量的临界值;
- 根据研究问题是单侧还是双侧,选择相应的临界值。
4. 做出决策:
- 如果 t 统计量落在接受域内,接受零假设,认为总体标准差等于给定值;
- 如果 t 统计量落在拒绝域内,拒绝零假设,认为总体标准差不等于给定值。
在进行总体标准差的未知t置信区间估计时,我们希望根据一个样本,计算出一个区间,该区间包含总体标准差的真值。步骤如下:
1. 建立置信区间:
- 根据给定的置信水平,确定 t 分布的临界值;
- 确定置信区间的下限和上限,公式为 样本标准差 ± t值 * 样本标准差的标准误差。
2. 解释结果:
- 根据置信区间,我们可以确定总体标准差的一个估计范围;
- 置信区间越窄,对总体标准差的估计越精确。
总体标准差的未知t检验和置信区间可以帮助我们进行总体标准差的推断和估计,从而得出关于总体的结论和决策。