R语言: 单个正态总体的假设检验(单样本t检验)

本文介绍了如何使用R语言进行单个正态总体的假设检验,即单样本t检验。通过read.table()函数读取txt数据文件,然后利用t.test()函数进行检验。针对不同参数设置,例如检验均值是否等于500,置信度为99%的情况,以及单侧检验,解析了检验结果中的p-value与决策。通过实例详细阐述了t检验的过程和结果解读。

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数据文件li12.1.txt

在这里插入图片描述
检验H0:mu=500

1、读数据(读取txt文本文件数据)

方法一:read.table() R最基本的函数之一,主要用于读取矩形表格数据。
主要参数说明:(详细参数说明可自行通过?read.table()查看官方文档)
(1)file:要从中读取数据的文件名称。此处需要注意的是绝对路径和相对路径。若以修改工作目录为文件所在的目录(左上角文件–>改变工作目录)则此处传递的是相对路径,否则传入绝对路径,即带有盘符的完整磁盘路径。
(2) header:一个逻辑值(True or False),指示文件是否包含变量名称作为其第一行。为更加直观的理解该参数的意义,下图中展示了header=T以及默认header=F的对照。注意weight的位置。
在这里插入图片描述

2、检验过程:t.test()

t.test()函数能够方便的检查样本均值与总体均值之间的差异。

t.test(x, y = NULL,
       alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
       mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
       conf.level = 0.95, ...)

主要参数说明:(详细参数可自行通过?t.test()查看官方文档)
x,y:样本数据值,y为可选参数
mu:均值的真实值
alternative:双侧检验two.sided(默认);右侧检验greater;左侧检验less
var.level:1-显著性水平alpha,称为置信度
对运行结果的解读很重要!

t.test(x,mu=500)

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p-value=0.01151<alpha=0.05,所以拒绝原假设,总体均值不等于500

t.test(x,mu=500,conf.level=0.99)

修改置信度为99%,即显著性水平alpha=0.01
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t.test(x,mu=500,alternative="less")
t.test(x,mu=500,alternative="greater")

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