R语言双样本t检验函数详解与应用

"该资源是一个关于R语言数据分析的教程，主要介绍了如何进行双样本t-检验，以及R语言的基本背景信息。" 在R语言中，数据分析是一个强大的工具，特别是对于统计学和数据科学领域的专业人士。在提供的描述中，提到了一个名为`twosam`的函数，它用于计算两个样本的t-统计量。这个函数是为执行双样本t-检验而设计的，这是一种比较两组独立观测值平均差异的统计方法。在统计学中，t-检验常用于判断两组数据之间是否存在显著差异。 `twosam`函数的定义如下： ```R twosam <- function(y1, y2) { n1 <- length(y1); n2 <- length(y2) yb1 <- mean(y1); yb2 <- mean(y2) s1 <- var(y1); s2 <- var(y2) s <- ((n1-1)*s1 + (n2-1)*s2)/(n1+n2-2) tst <- (yb1 - yb2)/sqrt(s*(1/n1 + 1/n2)) tst } ``` 这个函数的工作原理是： 1. 计算两个样本的长度(`n1`, `n2`)，样本均值(`yb1`, `yb2`)，以及样本方差(`s1`, `s2`)。 2. 使用这些值来计算合并样本的方差`s`，这是通过Bessel's correction进行的，以减少估计方差的偏差。 3. 计算t-统计量`tst`，它是两样本均值之差除以它们标准误差的估计，标准误差由合并样本方差和样本大小计算得出。 要使用这个函数进行双样本t-检验，只需要传入两个需要比较的样本向量，如`y1`和`y2`，函数会返回t-统计量。如果想知道这个差异是否显著，通常会将t-统计量与相应的自由度下的t分布临界值进行比较，或者查看其对应的p值。 R语言是开源的，由R核心开发团队维护。它不仅提供了一种编程语言，还是一个用于数据分析和图形制作的环境。R语言在统计分析、机器学习、数据可视化等领域广泛应用，其丰富的库和包使得各种复杂的数据处理任务变得简单易行。 R导论中的版权信息表明，R的相关文档可以被复制和分发，但需要保留版权通知。同时，允许对文档进行修改，只要遵循相同的许可条件，并且对于翻译版，必须经过R Development Core Team的批准。 这个资源提供了关于R语言中进行基本统计分析的实例，特别是如何编写自定义函数来执行双样本t-检验，这对于理解和应用R语言进行数据分析是非常有帮助的。