R函数 t.test 计算单样本和两样本t检验,返回检验 p值和相关参数的置信区间。 ·对于来自N(u,1)的样本,检验假设u=0.实验中分别取真值u=0,非常接近0,与0相差较大。如何计算u=0.

本文详细介绍了R语言中的t.test函数,用于进行单样本和两样本t检验,探讨了如何计算检验功效,特别是在u=0.1处的功效,并探讨了t检验对于正态数据的精确性。同时,通过模拟实验评估了cor.test函数在检验独立性以及chisq.test函数在卡方检验中的表现。

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R函数 t.test 计算单样本和两样本t检验,返回检验 p值和相关参数的置信区间。
·对于来自N(u,1)的样本,检验假设u=0.实验中分别取真值u=0,非常接近0,与0相差较大。如何计算u=0.1处的检验功效或势(power)?需要多大的样本量方可使此值不小于 0.7.
。通过重复实验,证明 t检验对于正态数据是精确的。·对于来自 ts(u)的数据,用实验评估t 检验的有效性R 函数 cor.test 用于检验两个数据向量的独立性,宏数method的三个选项对应于三个不同的检验统计量·从二元正态分布里面抽样,比较这三种方法给出的结果:p值和置信区间的长度,覆盖概率是否是精确的。从二元 t分布里面抽样,研究上面的问题。
R函数 chisq.test:对多项分布数据,检验真实的概率向量是否等于已知的值。这是大样本检验:当sizeo时,检验统计量的极限分布是x2
。对于3维概率向量和参数 size 多个不同的值,用实验评估检验效果。

第一部分:单样本t检验

首先,我们进行单样本t检验,检验假设 u = 0。

# 设置参数
true_mean &
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