机器学习笔记之R语言基础5(T,F检验）

最新推荐文章于 2025-06-10 22:24:48 发布
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#机器学习 #r语言

这篇博客介绍了R语言中T检验和F检验的基础知识，包括单总体和双总体T检验的使用场景，以及F检验的定义和应用。内容涵盖了T检验的自由度计算、置信区间、显著性水平，F检验的公式和解释，强调了T检验用于单个变量显著性检验，而F检验则用于检测所有解释变量的整体显著性。

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T检验
t检验分为单总体检验和双总体检验。

单总体检验：【样本平均数，总体平均数差异】

-检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。
–当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
这里写图片描述
样本平均数计算：这里写图片描述
样本标准差计算：

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用R语言进行统计分析：F检验
ByteNinja的博客
08-19 1733
在anova()函数中，我们使用lm()函数拟合一个线性模型，并使用as.factor()函数将组变量转换为因子变量。最后，我们使用print()函数打印出检验结果。通过使用var.test()函数或anova()函数，我们可以方便地进行组间方差的比较，并得出相应的统计推断结论。在R语言中，我们可以使用多种方法进行F检验，例如使用var.test()函数或anova()函数。上述代码中，我们首先创建了两个样本数据group1和group2，然后使用var.test()函数对这两个组进行F检验。
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机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
R - F检验
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F检验(方差齐性检验): 主要通过比较两组数据的方差，以确定他们的密度是否有显著性差异(判断两总体方差是否相等，就可以用F检验)。 F检验的前提： 数据满足正态分布，使用Shapiro-Will进行正态分布检验 # 正态分布检验 > shapiro.test(x) > statistic the value of the Shapiro-Wilk statistic. p.val...
置信水平、置信区间
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随便写写
06-10 700
的概率值，通常表示为百分比（如90%、95%、99%）。它表示在重复抽样的情况下，（Confidence Interval, CI）是基于样本数据计算出的一个。✅ 正确理解：“用此方法构建的区间，95%会覆盖真实均值。（Confidence Level）是统计学中用于描述。❌ 错误理解：“总体均值有95%概率在区间内。
R语言基础 | t检验、F检验
R语言学堂
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专注系列化、高质量的R语言教程推文索引 | 联系小编 | 付费合集本篇来介绍两种常见的统计检验方法：t检验和F检验。目录如下：1 t检验1.1 单样本t检验1.2 独立样本t检验1.3 配对样本t检验1.4 单尾检验2 F检验1 t检验t检验适用于样本量较小、总体方差未知的正态分布的检验。单样本t检验用于检验样本均值是否显著异于给定的总体均值；双样本t检验用于检验两个样本的均值是否存在显著差异，或...
R语言的各种检验
01-04
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【R】拟合优度F检验
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【R】拟合优度F检验 广泛线性测试 F检验
机器学习笔记之R语言基础篇4
鲁鲁酱的博客
11-16 2242
—-其他常见的概率分布1—- dbinom(k,n,m)用于计算二项分布概率 k是发生的次数，n是共次数，p是概率> dbinom(3,10,0.7) [1] 0.009001692卡方分布回顾 卡方分布的特征： 上图可以看出，自由度k值越大，其图像越接近正太分布的图像。 由上图可知，分布函数可由自由度和卡方值求得，则 自由度和分布函数(面积)可求出卡方值。 其中分布函数(面积）也
《机器学习by周志华》学习笔记-模型评估与选择-03比较检验法
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通过比较检验方法进行假设检验、交叉验证t检验、5✖️2交叉验证、卡方检验等方式比较学习器、模型、算法的性能。
吴恩达机器学习基础课程笔记
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