R语言学习(九)

最新推荐文章于 2025-07-02 12:22:46 发布
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分类专栏： R语言学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cdhnlsj/article/details/43638873
这篇博客探讨了R语言在数学分析中的应用，特别是如何进行假设检验。介绍了包括t检验、方差分析、相关性检验、线性检验、比例检验和卡方检验在内的六种方法，并详细阐述了每种检验的关键参数，如样本大小、显著性水平、功效分析和效应值。此外，还提到了如何在不同情况下选择适用的检验和计算相关变量值的R函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R语言进行数学分析时，不仅可以进行事件的预测等，同时还能对预测事件进行相应假设，在进行假设时，一般会关注以下四个变量：

样本大小；显著性水平（假设成立时，拒绝它的概率）；功效分析（假设成立时，接收它的概率）；效应值；

R语言介绍了几种检验方法，这几种方法都是在已经知道以上某三个变量时，求另外一个变量的值，以期符合假设

1.t检验

pwr.t.test(n=样本大小,d=效应值,sig.level=显著性水平,power=功效分析...)

2.方差分析

pwr.anova.test(k=组数,n=样本大小,f=效应值,sig.level=显著性水平,power=功效分析...)

3.相关性检验

pwr.r.test(r=效应值,n=样本大小,sig.level=显著性水平,power=功效分析..)

4.线性检验

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pwr 包进行效用分析的常用函数列表（R 语言）
ByteJolt的博客
08-17 533
在 R 语言中，pwr 包是一个功能强大的统计学包，可用于进行效用分析(power analysis)。效用分析是指根据已知或估计的参数值来确定研究设计的敏感性，即样本大小和效应大小之间的关系。这些是 pwr 包中一些常用的函数，它们可帮助你进行效用分析，确定所需的样本大小和效应大小。通过在 R 语言中使用这些函数，你可以更好地设计和规划你的研究，并确保研究结果的可靠性。请注意，在使用这些函数时，你需要提供适当的参数值，如效应大小、显著性水平和所需的统计功效。如果你还有其他问题，请随时提问。
R语言中用于进行效用分析的pwr包常用函数列表
TechBurst的博客
08-21 312
通过使用上述函数，你可以根据你的研究设计和假设参数，计算所需的样本大小或功效。这些函数提供了一个便捷的方式来进行效用分析，并帮助你设计具有合适效力的研究实验。请根据你的实际需求和研究设计选择适当的函数，并提供所需的参数。R语言中用于进行效用分析的pwr包常用函数列表。
33、R语言中的功效测试与回归模型
最新发布
yhn456789的博客
07-02 14
本文详细介绍了在R语言中进行功效测试与回归模型分析的方法，涵盖t检验、比例检验和ANOVA检验的设计，以及线性回归模型的构建、评估和优化。通过棒球比赛得分预测的案例，展示了如何使用R语言进行数据处理、模型拟合、结果分析和模型优化，旨在帮助读者更好地理解和应用统计分析和建模技术。
R语言告诉你该做几个实验重复
weixin_43566022的博客
02-25 2006
做实验最烦的可能就是p值大于0.05了，特别是所得p值不大不小，如p=0.20、p=0.15、p=0.12、p=0.051…你估计要疯掉，本文通过一个例子，告诉你设计几个重复数，才能有较大把握使得p值小于0.05，希望对你的实验有所帮助。
R语言使用pwr包的pwr.t.test函数对分组样本数相同的t检验进行效用分析（power analysis）的语法
data+scenario+science+insight
06-21 378
R语言使用pwr包的pwr.t.test函数对分组样本数相同的t检验进行效用分析（power analysis）的语法
R语言统计分析——功效分析3（相关、线性模型）
maizeman126的博客
09-13 634
其中，n是观测数目，r是效应值（通过线性相关系数衡量），sig.level是显著性水平，power是功效水平，alternative指定显著性检验是双边检验（"two.sided"）还是单边检验（"less"或"greater"）。此处，sig.level=0.05,power=0.9,u=3（总预测变量数减去集合B中的预测变量数），效应值为f2=(0.35-0.30)/(1-0.35)=0.0769。在多元回归分析中，分母的自由度等于N-k-1，N是总观测数，k是观测变量数。
R语言使用pwr包的pwr.t.test函数对分组样本数相同的t检验进行效用分析、在已知效应量(effect size)、显著性水平(sig)、效用值（power）的情况下计算需要的样本量
statistics+insight+vista+power
01-22 166
R语言使用pwr包的pwr.t.test函数对分组样本数相同的t检验进行效用分析、在已知效应量(effect size)、显著性水平(sig)、效用值（power）的情况下计算需要的样本量(sample size)
python t检验_T检验第二篇（SPSS，SAS，R，Python） 配对T检验
weixin_39747293的博客
12-07 548
废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别?1.SASSAS语句：data ex3_2;...
sig值怎么计算_功效分析：P值的胞弟
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01-01 1929
学过统计学基础的同学们，对P值耳熟能详，脱口而出；关于功效我们多半像个丈二和尚，摸不着头脑。1，两种错误的世界我们做任何决策是在两种错误中去做选择：忽略细节，放弃真的错误(大事败于细节)；困于纷乱，而不能断的，保留伪的错误(当断不断必受其乱)；当样本例数固定的情况下，两种错误此消彼长，难舍难分，也许这是人生的“鱼与熊掌”。2，P值与功效P值：拒绝原假设而犯错第一类错误的概率。是在【基准显...
R语言统计分析——功效分析2（t检验，ANOVA）
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09-12 1601
如果我们根据过去的经验知道反应时间有1.25s的标准偏差，并认定反应时间1s的差距是巨大差异，那么在这个研究中，可设定要检验的效应值为d=1/1.25=0.8或更大。结果表明：在0.01的先验显著性水平下，每组20个受试者（共40个），因变量的标准差为1.25s，有最多14%的可能性断言差值为0.625s或者不显著（d=0.5=0.625/1.25）。，ni=组i的观测数目，N=总观测数目，μi=组i的均值，μ=总体均值，σ2=组内误差方差）其中，k是组的个数，n是各组中的样本大小。其中，n为样本大小；
R语言使用pwr包的pwr.chisq.test函数对卡方检验(Chi-square tests)进行效用分析（power analysis）的语法
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01-02 1055
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第十章 功效分析
lim18719266191的博客
09-23 1452
 判断所需样本量 计算效应值 评价统计功效。
windows右键菜单添加选项
toseekin的专栏
11-06 215
以Notepad++为例： Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell\NotePad++] @="NotePad++(&N)" "Icon"="C:\\Program Files (x86)\\Notepad++\\notepad++.exe" [HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell\NotePad++\Command] @="\"C:\\Program Files (x86)\\Note
R语言使用epiDisplay包的power.for.2p函数进行效用分析 ( 效能分析、Power analysis)、给定两个样本的比例值（proportions）、样本量计算效用值
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06-06 853
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