1、136.491-pchisq(K,m-1);#计算出p值0#拒绝原假设。在R语言中 chisq.test(),可以完成拟合优度检验。默认就是检验是否为均匀分布,如果是其他分布,需要自己分组,并在参数p中指出。上面题目的解法chisq.test(x)Chi-squaredtestforgivenprobabilitiesdata:xX-squared=136.49,df4,p-value2.2e-16#同样拒绝原假设。例,用这个函数检验其他分布。 抽取31名学生的成绩,检验是否为正态分布。9101112131415c(25,45,50,54,55,61,64,68,72,75,75,78,79,
2、81,83,84,84,84,85,86,86,86,87,89,89,89,90,91,91,92,100)Atable(cut(x,breaks=c(0,69,79,89,100)#对样本数据进行分组。A(0,69(69,79(79,89(89,1008513pnorm(c(70,80,90,100),mean(x),sd(x)#获得理论分布的概率值c(p1,p2-p1,p3-p2,1-p3)chisq.test(A,p=p)8.334,3,0.03959#检验结果不是正态的。大麦杂交后关于芒性的比例应该是 无芒:长芒:短芒=9:3:4 。 我们的实际观测值是335:125:160 。请问
3、观测值是否符合预期?c(9/16,3/16,4/16)c(335,125,160)chisq.test(x,p=p)1.362,2,0.5061在分组的时候要注意,每组的频数要大于等于5.如果理论分布依赖于多个未知参数,只能先由样本得到参数的估计量。然后构造统计量K,此时K的自由度减少位置参数的数量个。2.ks检验。R语言中提供了ks.test()函数,理论上可以检验任何分布。他既能够做单样本检验,也能做双样本检验。单样本 例:记录一台设备无故障工作时常,并从小到大排序420 500 920 1380 1510 1650 1760 2100 2300 2350。问这些时间是否服从拉姆达=1/1
4、500的指数分布?c(420,500,920,1380,1510,1650,1760,2100,2300,2350)ks.test(x,pexp,1/1500)One-sampleKolmogorov-SmirnovtestD0.3015,0.2654alternativehypothesis:two-sided双样本 例:有两个分布,分别抽样了一些数据,问他们是否服从相同的分布。16171819X-scan()1:0.610.290.060.59-1.73-0.740.51-0.560.3910:1.640.05-0.060.64-0.820.371.771.09-1.2819:2.361.
5、311.05-0.32-0.401.06-2.4726:Read25itemsY99),length(x),alternative=less)binomialsum(x99)numberofsuccesses23,trials66,probabilitysuccesslessthan0.5#北京位于中位数下。符号检验也可以用来检验两个总体是否存在明显差异。要是没有差异,那么两者之差为正的概率为0.5.yc(19,32,21,19,25,31,31,26,30,25,28,31,25,25)c(25,30,28,23,27,35,30,28,32,29,30,30,31,16)binom.tes
6、t(sum(xy),length(x)y)14,0.1796#无明显差异。这个例子不是很好题目中标识为0的意思是两者同样喜欢。binom.test(3,12,alternative=,conf.level=0.9)12,0.073#p0.1接受备择假设认为有差异0.255.秩相关检验。在R语言中,rank()函数用来求秩,如果向量中有相同的数据,求出的秩可能不合我们的要求,对数据做微调即可c(1.2,0.8,-3.1,2,1.2)rank(x)3.52.01.05.03.5c(1.2,0.8,-3.1,2,1.2+1e-5)21利用秩可以做相关性检验。具体在上上篇笔记里已经讲了。cor.tes
7、t( method=spearman,kendell)6.wilcoxon检验。符号检验只考虑了符号,没有考虑要差异的大小。wilcoxon解决了这个问题。假设,数据是连续分布的,数据是关于中位数对称的。 某电池厂商生产的电池中位数为140.现从新生产的电池中抽取20个测试。请问电池是否合格c(137,140,138.3,139,144.3,139.1,141.7,137.3,133.5,138.2,141.1,139.2,136.5,136.5,135.6,138,140.9,140.6,136.3,134.1)wilcox.test(x,mu=140,alternative=,exact=
8、F,correct=F,confi.int=T)WilcoxonsignedrankV34,location140wilcox.test() 做成对样本检测。在农场中选择了10块农田,将每一块农田分成2小块,分别用不同的化肥种菜。请问化肥会不会提高蔬菜产量。c(459,367,303,392,310,342,421,446,430,412)c(414,306,321,443,281,301,353,391,405,390)wilcox.test(x-y,alternative=greatery47,0.02441greater#能够提高产量非配对双样本检测:c(24,26,29,34,43,58,63,72,87,101)c(82,87,97,121,164,208,213)wilcox.test(x,y,alternative=sumW4.5,shiftWarningmessage:Inwilcox.test.default(x,y,:cannotcomputeexactties#好奇怪这里为什么会有警告。明明没有同秩的现象。rep(1:4,c(62,41,14,11)4,c(20,37,16,15)wilcox.test(x,y)3994,
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