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本篇文章为大家展示了R语言基本统计分析是怎么样的,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
研究中最常见的行为就是均值估计和对两组或多组实验值进行比较。
## 1.单样本t检验
df <- c(4.33,4.6,3.89,4.1,4.78,4.64,4.5,4.55,4.4,4.26)
t.test(df)
t.test(df,mu = 4.5) #mu表示的是平均值
## 2.非独立样本t检验
library(MASS)
sapply(UScrime[c("U1","U2")],function(x)(c(mean(x),sd=sd(x))))
with(UScrime,t.test(U1,U2,paried=TRUE))
## 3.非参数两组比较
# t检验调用格式:t.test(y~x,data)
# 其中y是一个数值型变量,x是一个二分变量。调用格式为:t.test(y1,y2)
# 其中用y1和y2为数值型向量。可选参数data的取值为一个包含了这些变量的矩阵或数据框
# 比较南方group1和非南方group0各州的监禁概率
library(MASS)
head(UScrime,3)
t.test(Prob~So,data=UScrime)
## 4.非参数多组比较
class <- state.region
var <- state.x77[,c("Illiteracy")]
mydata <- as.data.frame(cbind(class,var))
kruskal.test(var~class, mydata)
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