R语言经典实例（9-10章）

R语言经典实例知识点

规范化数据：scale(x) 公式：(y-mean(x))/sd(x)

第九章：
检验：
  样本均值算总体均值：t检验：t.test(x,mu=m)  mu为总体均值，p<0.05，m不可能是总体样本均值
  样本比例：prop.test检验：prob.test(x,n,p)  样本量是n并且样本包含x次成功。p<0.05，样本不独立。
均值置信区间：t.test(x,conf.level=0.99)  99%的置信区间，默认95
中位数置信区间：wilcox.test（x,conf.int=TRUE）
比例的置信区间：prop.test(x,n) 样本大小为n并且样本包含x次成功。
检验样本比例：prop.test（x，n，p） 成功的比例是p，n是样本量，x为样本成功次数
检验样本数据是否有正态性，符合正态分布：shapiro.test(x)
游程检验（检验序列的随机性） tseries包，runs.test 序列需要一个有2个水平的因子
  游程（run）是一个由相同数值组成的序列，例如全部值为1或0.
变量服从正态分布，用Person法；非正态，使用Spearman法。
检验两样本的相同分布：Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验，非参数检验）比较两个样本并检验它们是否取自于相同的分布。
  函数ks.test实现了这个检验：ks.test（x，y）

第十章：图形
curve 绘制函数图形
abline增加直线
segments增加线段
polygon添加闭合多边形
text增加文本
type=‘n'