R语言实验七Word格式.docx
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）
1.自行完成教材第五章的例题。
2.（习题5.1）正常男子血小板计数均值为225X109/L,今测得20名男性油漆作业
工人的血小板计数值（单位：
109/L）
220188162230145160238188247113
126245164231256183190158224175
问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无差异？
解：
提出假设：
H0：
油漆工人的血小板计数与正常成年男子无差异
H1：
油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异源代码及运行结果：
（复制到此处，不需要截图）
>
x<
-c（220,188,162,230,145,160,238,188,247,113,126,245,164,231,256,183,190,158,224,175）
t.test（x,mu=225）
结论：
OneSamplet-test
data:
x
t=-3.4783,df=19,p-value=0.002516
alternativehypothesis:
truemeanisnotequalto225
95percentconfideneeinterval:
172.3827211.9173
sampleestimates:
meanofx
192.15
P=0.002516<
0.05,拒绝原假设，认为油漆工人的血小板计数与正常成年男子有差异
3.（习题5.2）已知某种灯泡寿命服从正态分布，在某星期所生产的该灯泡中随机抽取10只，测得其寿命（单位：
小时）为
1067919119678511269369181156920948
求这个星期生产出的灯泡能使用1000小时以上的概率。
源代码及运行结果：
x<
-c（1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948）
p<
-pnorm（1000,mean（x）,sd（x））
1-p
[1]0.4912059
这个星期生产出的灯泡能使用1000小时以上的概率为0.4912059
4.（习题5.3）为研究某铁剂治疗和饮食治疗營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个月后测得两种患者血红资白如下表所示，问两种方法治疗后的患者血红蛋白有无差异？
铁剂和饮食两种方法治疗后患者血红蛋白值（g/L）
铁剂治疗组
113120138120100118138123
饮食治疗组
138116125136110132130110
两种方法治疗后的患者血红蛋白无差异
两种方法治疗后的患者血红蛋白有差异源代码及运行结果：
-c（113,120,138,120,100,118,138,123）
y<
-c（138,116,125,136,110,132,130,110）
t.test（x,y,paired=T）
Pairedt-test
xandy
t=-0.65127,df=7,p-value=0.5357
truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:
-15.6288918.878891
meanofthedifferences
-3.375
p=0.5357>
0.05,不拒绝原假设，两种方法治疗后的患者血红蛋白无差异
5.（习题5.4）为研究国产四类新药阿卡波糖股囊效果，某医院用40名H型糖尿病
病人进行同期随机对照实验。
试验者将这些病人随机等分到试验组（阿卡波糖股囊
组）和对照组（拜唐苹股囊组），分别测得试验开始前和8周后空腹血糖，算得空腹血糖下降值，如下所示。
能否认为国产四类新药阿卡波糖股囊与拜唐苹股囊对空腹血糖的降糖效果不同？
试验组与对照组空腹腔血糖下降值（mmol/L）
试验组
-0.70
-5.60
2.00
2.80
0.70
3.50
4.00
5.80
7.10
-0.50
（n1=20）:
.50
-1.60
1.70
3.00
0.40
4.50
4.60
2.50
6.00
-1.40
对照组
3.70
6.50
5.00
5.20
0.80
0.20
0.60
3.40
6.60
-1.10
（n2=20）6
）.00
3.80
1.60
2.20
1.20
3.10
-2.00
（1）检验试验组和对照组的的数据是否来自正态分布，采用正态性W检验方法（见第
3章）、Kolmogorov-Smirnov检验方法和Pearson拟合优度2检验；
认为国产四类新药阿卡波糖股囊与拜唐苹股囊对空腹血糖的降糖效果不同
H1:
认为国产四类新药阿卡波糖股囊与拜唐苹股囊对空腹血糖的降糖效果相同
1正态性W检验方法源代码及运行结果：
-c（-0.70,-5.60,2.00,2.80,0.70,3.50,4.00,5.80,7.10,-0.50,2.50,-1.60,1.70,3.00,0.40,4.50,4.60,2.50,6.00,-1.4）
shapiro.test（x）
Shapiro-Wilknormalitytest
W=0.9699,p-value=0.7527
y<
-c（3.70,6.50,5.00,5.20,0.80,0.20,0.60,3.40,6.60,-1.10,6.00,3.80,2.00,1.60,2.00,2.20,1.20,
3.10,1.70,-2.00）
shapiro.test（y）
y
W=0.97098,p-value=0.7754
试验组p=0.7527>
0.05,对照组p=0.7754>
0.05,所以检验试验组和对照组的的数据是来自
正态分布
2Kolmogorov-Smirnov检验方法
ks.test（x,"
pnorm"
mean（x）,sd（x））
One-sampleKolmogorov-Smirnovtest
D=0.10652,p-value=0.9771
two-sided
Warningmessage:
Inks.test（x,"
pnorm"
mean（x）,sd（x））:
Kolmogorov-Smirnov检验里不应该有连结
ks.test（y,"
pnorm"
mean（y）,sd（y））
D=0.11969,p-value=0.9368
Inks.test（y,"
mean（y）,sd（y））:
试验组p=0.9771>
0.05,对照组p=0.9368>
3Pearson拟合优度2检验
-c（-0.70,-5.60,2.00,2.80,0.70,3.50,4.00,5.80,7.10,-0.50,2.50,-1.60,1.70,3.00,0.40,4.50,4.6
0,2.50,6.00,-1.4）
A<
-table（cut（x,br=c（-6,-3,0,3,6,9）））
-pnorm（c（-3,0,3,6,9）,mean（x）,sd（x））
p
[1]0.048947120.249900090.620022880.900758560.98828138
-c（p[1],p[2]-p[1],p[3]-p[2],p[4]-p[3],1-p[4]）
[1]0.048947120.200952980.370122780.280735680.09924144
chisq.test（A,p=p）
Chi-squaredtestforgivenprobabilities
A
X-squared=0.56387,df=4,p-value=0.967
Inchisq.test（A,p=p）:
Chi-squared近似算法有可能不准
B<
-table（cut（y,br=c（-2,1,2,4,7）））
-pnorm（c（-2,1,2,4,7）,mean（y）,sd（y））
[1]0.028017520.250999070.398121950.715004470.96465615
-
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