邹氏检验在R语言中的应用

邹氏检验在R语言中的应用

引言：
统计学中的假设检验是一种常见的数据分析方法，它用于判断样本数据是否支持或反驳某个假设。在R语言中，邹氏检验（Z-test）是一种常用的假设检验方法，用于比较一个样本均值与一个已知的总体均值之间是否存在显著差异。本文将介绍邹氏检验在R语言中的应用，并附上相应的源代码。

方法：
邹氏检验是基于正态分布的假设检验方法。它要求样本数据服从正态分布，并且样本容量足够大。在R语言中，我们可以使用z.test()函数进行邹氏检验。下面是一个示例：

# 载入包
library(EnvStats)

# 设置样本数据和总体均值
sample_data <- c(23, 25, 26, 22, 27, 24, 28, 21, 25, 23)
population_mean <- 20

# 进行邹氏检验
result <- z.test(sample_data, mu = population_mean)

# 打印结果
print(result)

上述代码首先载入了EnvStats包，该包包含了进行邹氏检验所需的函数。然后，我们设置了一个样本数据向量sample_data和一个总体均值population_mean。接下来，使用z.test()函数对样本数据进行邹氏检验，并将结果保存在result变量中。最后，通过print()函数打印出检验结果。

结果解读：
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