使用R完成均值檢驗_R

t檢驗和 Z檢驗都可用於均值檢驗。

單樣本均值檢驗
當樣本容量小於30時使用t檢驗，當樣本容量大於30時使用Z檢驗
Z檢驗使用例子:

library(UsingR)x<-rnorm(50,0,5)simple.z.test(x,5)

運行結果:
[1] -2.947929 3.250022
結果說明在信賴度為95%的情況下總體的均值區間為[-2.947929 3.250022]
t檢驗使用例子:

x<-rnorm(20,0,5)t.test(x)

運行結果:
        One Sample t-test


data: x
t = -0.1736, df = 19, p-value = 0.864
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -2.886276 2.444247
sample estimates:
 mean of x 
-0.2210147

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雙樣本均值檢驗
對t.test函數，R的協助文檔有很好的例子:

require(graphics)t.test(1:10, y = c(7:20))      # P = .00001855t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245    -- NOT significant anymore## Classical example: Student's sleep dataplot(extra ~ group, data = sleep)## Traditional interfacewith(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))## Formula interfacet.test(extra ~ group, data = sleep)

此外《統計建模與R語言》從P206頁開始有討論正太總體均值的建設檢驗，書中作者編寫了自己的均值檢驗函數mean.test1（針對單個總體）和mean.test2（針對兩個總體），也有相對應的使用t.test函數進行檢驗的例子，具體應用時可以參考。