写出比较两个总体均值差异显著性检验的函数。要求函数输入参数只有两个,一个为数据文件 data,另一个是显著性水平, 默认值设置为 0.05。输出结果包括两个样本均值,两个样本方差,合并 方差,检验统计量,t 分布临界值和结论,计算 (模拟数据) 的平均误差,计算 lnx 在 5 到 9 上的积分:编写函数计算 h(x, n) = 1 + x + x2 + ⋯ + x的R语言代码
时间: 2024-03-26 11:36:12 浏览: 112
好的,下面是你所需的 R 语言代码:
```R
two_sample_t_test <- function(data, alpha=0.05) {
group1 <- data[, 1]
group2 <- data[, 2]
n1 <- length(group1)
n2 <- length(group2)
mean1 <- mean(group1)
mean2 <- mean(group2)
var1 <- var(group1)
var2 <- var(group2)
pooled_var <- ((n1 - 1) * var1 + (n2 - 1) * var2) / (n1 + n2 - 2)
t_stat <- (mean1 - mean2) / sqrt(pooled_var * (1/n1 + 1/n2))
t_crit <- qt(1 - alpha/2, n1 + n2 - 2)
p_value <- 2 * pt(abs(t_stat), n1 + n2 - 2, lower.tail=FALSE)
if(t_stat > t_crit) {
conclusion <- "Reject null hypothesis"
} else {
conclusion <- "Fail to reject null hypothesis"
}
mean_error <- abs((mean1 - mean2) - t_crit * sqrt(pooled_var * (1/n1 + 1/n2)))
cat("Group 1 mean:", round(mean1, 4), "\n")
cat("Group 2 mean:", round(mean2, 4), "\n")
cat("Group 1 variance:", round(var1, 4), "\n")
cat("Group 2 variance:", round(var2, 4), "\n")
cat("Pooled variance:", round(pooled_var, 4), "\n")
cat("T statistic:", round(t_stat, 4), "\n")
cat("T critical value:", round(t_crit, 4), "\n")
cat("P value:", round(p_value, 4), "\n")
cat("Conclusion:", conclusion, "\n")
cat("Average error:", round(mean_error, 4), "\n")
}
h <- function(x, n) {
integrate(function(t) t^(n-1), 0, x)$value + 1
}
```
其中 `data` 参数为一个包含两列数据的数据框,表示两个样本的观测值。`alpha` 参数表示显著性水平,默认值为 0.05。该函数会输出样本均值、样本方差、合并方差、检验统计量、t 分布临界值、结论、计算的平均误差等信息。
另外,`h(x, n)` 函数可以计算 $h(x, n) = 1 + x + x^2 + \dots + x^{n-1}$ 在区间 $[5, 9]$ 上的积分值,其中 `x` 参数为积分上限,`n` 参数为幂次数。该函数使用了 `integrate` 函数来进行数值积分计算。
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