本文介绍了如何利用R语言构建95%置信区间来估计两个总体均值之间的差异。首先，需要收集两个总体的样本数据，然后计算样本的均值和标准差。接着，计算均值差的标准误差，使用标准正态分布的临界值确定置信区间。最后，提供了一个示例展示了完整的R语言代码实现过程。
构建R语言的95%均值差置信区间
在统计学中，均值差置信区间是用来估计两个总体均值之间差异的范围。通过构建置信区间，我们可以对这两个总体均值的差异进行统计推断。本文将介绍如何使用R语言来构建两个总体均值差的95%置信区间。
假设我们有两个总体A和B，我们希望估计它们均值之间的差异，并构建95%的置信区间。首先，，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据。假设我们分别从总体A和总，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据。假设我们分别从总体A和总体B中抽取了两个样本，，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据。假设我们分别从总体A和总体B中抽取了两个样本，分别存储在向量x和y中，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据。假设我们分别从总体A和总体B中抽取了两个样本，分别存储在向量x和y中。
下面是一个示例数据：
#，并构建95%的置信区间。首先，我们需要收集两个总体的样本数据。假设我们分别从总体A和总体B中抽取了两个样本，分别存储在向量x和y中。
下面是一个示例数据：
```R
# 总体A的样本数据
x <-，并构建95%的置信区间。首先ÿ
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