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假设检验及R实现7.1假设检验概述对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立，这整个过程称为假设检验。7.1.1理论依据假设检验之所以可行，其理沦背景是小概率理论。小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的，但是它一以发生，我们就有理由拒绝原假设:反之，小概率事件没有发生... 阅读全文
posted @ 2015-05-25 23:09
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单一样本t检验的功能与意义spss的单一样本t检验过程是瑕设检验中最基本也是最常用的方法之一，跟所有的假没检验一样，其依剧的基木原理也是统计学中的‘小概率反证法”原理。通过单一样本t检验。我们可以实现样本均值和总体均值的比较，所以单一样本t检验过程也属于均值比较这一体系例：高校体检第一次体检男生平均... 阅读全文
posted @ 2015-05-25 22:50
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6.3两正态总体的区间估计(1)两个总体的方差已知在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下，输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。> twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2){+ n1=length(x);n2... 阅读全文
posted @ 2015-05-23 22:55
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6.1点估计及R实现6.1.1矩估计R中的解方程函数:函数及所在包：功能uniroot()@stats：求解一元（非线性)方程multiroot()@rootSolve：给定n个(非线性)方程，求解n个根uniroot.all()@rootSolve：在一个区问内求解一个方程的多个根BBsolve(... 阅读全文
posted @ 2015-05-22 21:28
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6.1创建函数函数是可以调用(可能包含参数，也就是放在圆括号中的值)，它执行某种行为并且返回一个值。一般来说，内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:>>> x=1>>> y=math.sqrt>>> callable(x)False>>> callable(y)True定义函数用de... 阅读全文
posted @ 2015-05-21 08:17
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5.5.1while循环x=1while x>> zip(names,ages)[('anne', 12), ('beth', 45), ('george', 32), ('damon', 102)]循环中解包元组:>>> for name,age in zip(names,ages): pr... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 22:11
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5.6 多组数据分析及R实现5.6.1 多组数据的统计分析> group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv")> group=na.omit(group) #忽略缺失样本> summary(group) 时间 ... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 12:02
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5.1R内置的分布分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目，后面接分布的英文名称或缩写... 阅读全文
posted @ 2015-05-18 23:07
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5.1 print和import的更多信息5.1.1使用逗号输出打印多个表达式也是可行的，只要将它们用逗号隔开就好:>>>print'age:',42age: 42 要同时输出文本和变量值，却又不希望使用字符串格式化:>>> name='Gumby'>>> salutation='Mr.'>>> ... 阅读全文
posted @ 2015-05-17 22:45
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4.1 R绘图概述以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例:>demo(graphics)>demo(persp)R提供了多种绘图相关的命令，可分成三类:高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴、标签、标题等。低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的... 阅读全文
posted @ 2015-05-16 22:58
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