霍特林t方检验代码r语言代码

下面是R语言实现的双样本t检验（又称为Welch's t-test）：

# 设置两组数据
group1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
group2 <- c(1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5)

# 进行双样本t检验
t.test(group1, group2)

其中，`group1`和`group2`是两组数据，可以根据需要进行替换。`t.test()`函数将自动计算两组数据的均值、标准差、t值、P值等统计量，并输出检验结果。如果需要自定义检验的置信水平（默认为95%），可以使用`conf.level`参数进行设置，例如：

# 设置置信水平为99%
t.test(group1, group2, conf.level = 0.99)

另外，如果需要进行单样本t检验或配对t检验，可以分别使用`t.test()`函数的`mu`参数和`paired`参数进行设置。具体用法可以参考R语言的官方文档。

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1. 安装"Hmisc"包并加载：

install.packages("Hmisc")
library(Hmisc)

2. 生成一个多元正态分布的数据集：

set.seed(123)
n <- 100
p <- 5
X <- matrix(rnorm(n*p), nrow=n)

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mshapiro.test(X)

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t.test(x, y, paired = TRUE)$p.value

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