R软件统计建模：假设检验与正态分布应用实例

本资源是一份名为"统计建模与R软件课后习题答案借鉴.pdf"的学习资料，主要针对统计建模与R软件课程中的实践问题提供解答。第五章内容涉及假设检验和正态分布的应用。 在第五章的第一个习题Ex5.1中，通过`t.test`函数对油漆工人的血小板计数数据进行了一次单样本t检验，目的是探究其是否与正常成年男子的平均值（μ=225）存在显著差异。原假设认为两者无差异，备择假设则是存在差异。计算结果显示，t统计量为-3.4783，自由度为19，p值为0.002516，这表明在95%的置信水平下，可以拒绝原假设，支持油漆工人的血小板计数确实不同于正常值。如果进行单边检验，备择假设变为血小板计数小于正常值，p值进一步减小到0.001258，加强了这一结论。 第二个习题Ex5.2展示了如何使用`pnorm`函数来计算正态分布的累积分布函数。例如，当计算一个数据集`x`中随机变量值小于1000的概率时，结果接近0.509，这意味着有大约50.9%的数据点小于1000，反之则为49.1%。`pnorm`函数在R中通常用于估计数据落在特定区间内的概率，其返回的是下侧分位点对应的概率。 第三个习题Ex5.3涉及两个样本的t检验，通过`t.test`函数比较了两个样本A和B的平均值是否存在显著差异。具体数值未在提供的部分给出，但一般会计算t统计量和p值来判断两组数据在统计学上的差异性。 这些习题着重训练学生理解和应用统计建模方法，如假设检验和正态分布的计算，以及如何在R软件中执行这些操作。通过解决这些问题，学习者能够增强统计分析的实际操作能力，并加深对统计原理的理解。