本篇文章为大家展示了R语言基本统计分析是怎么样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
研究中最常见的行为就是均值估计和对两组或多组实验值进行比较。
## 1.单样本t检验df <- c(4.33,4.6,3.89,4.1,4.78,4.64,4.5,4.55,4.4,4.26)t.test(df)t.test(df,mu = 4.5) #mu表示的是平均值## 2.非独立样本t检验library(MASS)sapply(UScrime[c("U1","U2")],function(x)(c(mean(x),sd=sd(x))))with(UScrime,t.test(U1,U2,paried=TRUE))## 3.非参数两组比较# t检验调用格式：t.test(y~x,data)# 其中y是一个数值型变量，x是一个二分变量。调用格式为：t.test(y1,y2)# 其中用y1和y2为数值型向量。可选参数data的取值为一个包含了这些变量的矩阵或数据框# 比较南方group1和非南方group0各州的监禁概率library(MASS)head(UScrime,3)t.test(Prob~So,data=UScrime)## 4.非参数多组比较class <- state.regionvar <- state.x77[,c("Illiteracy")]mydata <- as.data.frame(cbind(class,var))kruskal.test(var~class, mydata)
上述内容就是R语言基本统计分析是怎么样的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
