R 常用统计检讨要领

R语言：常用统计检讨要领<一> 正态总体均值的假设检讨
t检讨
单个总体
例一
某种元件的寿命X（小时），听从正态漫衍，N（mu,sigma^2），个中mu,sigma^2均未知，16只元件的寿命如下：问是否有来由认为元件的平均寿命大于255小时。
呼吁：
X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264,
222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170)
t.test(X, alternative = “greater”, mu = 225)
两个总体
例二
X为旧炼钢炉出炉率，Y为新炼钢炉出炉率，问新的操纵可否提跨越炉率
呼吁：
X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)
Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)
t.test(X, Y, var.equal=TRUE, alternative = “less”)
成对数据t检讨
例三
对每个高炉举办配对t检讨
呼吁：
X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)
Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)
t.test(X-Y, alternative = “less”)

正态总体方差的假设检讨
例四
从小学5年级男生中抽取20名，丈量其身高（厘米）如下：
问，在0.05显著性程度下，
平均值是否便是149
sigma^2 是否便是 75
呼吁：
X<-scan()
136 144 143 157 137 159 135 158 147 165
158 142 159 150 156 152 140 149 148 155
var.test(X,Y)
例五
对炼钢炉的数据举办阐明
呼吁：
X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3)
Y<-c(79.1,81.0,77.3,79.1,80.0,79.1,79.1,77.3,80.2,82.1)
var.test(X,Y)
二项漫衍的总体检讨
例六有一批蔬菜种子的平均萌芽率为P=0.85,此刻随机抽取500粒，用种衣剂举办浸种处理惩罚，功效有445粒萌芽，问种衣剂有无结果。
呼吁：
binom.test(445,500,p=0.85)
例七凭据以往履历，新生儿染色体异常率一般为1%，某医院调查了内地400名新生儿，有一例染色体异常，问该地域新生儿染色体是否低于一般程度？
呼吁：
binom.test(1,400,p=0.01,alternative=”less”)
非参数检讨
#数据是否正态漫衍的Neyman-Pearson 拟合优度检讨-chisq
例八
5种品牌啤酒喜好者的人数如下
A 210
B 312
C 170
D 85
E 223
问差异品牌啤酒喜好者人数之间有没有差别？
呼吁：
X<-c(210, 312, 170, 85, 223)
chisq.test(X)
例九
检讨学生后果是否切合正态漫衍
呼吁：
X<-scan()
25 45 50 54 55 61 64 68 72 75 75
78 79 81 83 84 84 84 85 86 86 86
87 89 89 89 90 91 91 92 100
A<-table(cut(X, br=c(0,69,79,89,100)))
p<-pnorm(c(70,80,90,100), mean(X), sd(X))
p<-c(p[1], p[2]-p[1], p[3]-p[2], 1-p[3])
chisq.test(A,p=p)
# cut 将变量区域分别为若干区间
# table 计较因子归并后的个数
# 均值之间有无显著区别
大麦的杂交儿女芒性状的比例 无芒：长芒： 短芒=9：3：4,而实际视察值为335：125：160 ,检讨视察值是否切公道论假设？
呼吁：
chisq.test(c(335, 125, 160), p=c(9,3,4)/16)

例十
# 现有42个数据，别离暗示某一时间段内电话总机借到呼唤的次数，
# 接到呼唤的次数 0 1 2 3 4 5 6
# 呈现的频率 7 10 12 8 3 2 0
# 问：某个时间段内接到的呼唤次数是否切合Possion漫衍？
呼吁：
x<-0:6
y<-c(7,10,12,8,3,2,0)
mean<-mean(rep(x,y))
q<-ppois(x,mean)
n<-length(y)
p[1]<-q[1]
p[n]<-1-q[n-1]
for(i in 2:(n-1))
p<-q-q
chisq.test(y, p=p)
Z<-c(7, 10, 12, 8)
n<-length(Z); p<-p[1:n-1]; p[n]<-1-q[n-1]
chisq.test(Z, p=p)