作者:今日头条 今天的内容很无聊,无聊到我开始前去睡了一会儿,看到一半的时候忍不住又趴了一会儿,估计写完还得躺下 先集中放一下今天撩到的全体成员,虽然在R中还有很多很多其他的检验函数,但是以有限的脑力去应对无限的知识本身是一种作死行为,所以,就放几个一般能用到的好了 var.test F检验 t.test t检验 cor.test Pearson相关系数、Spearman秩相关系数、Kendall相关系数 wilcox.test 秩和检验 binom.test二项检验 poisson.test泊松检验 1) F检验和t检验 这俩在比较两列数据时,一个负责检查方差是否相同,另一个负责检查均值是否相同,学统计的亲可能比较清楚,这两种计算都要求数据符合正态分布,数据要求比较高,但是有点比较好的地方是,这俩计算不要求进行比较的向量长度相同,哪怕一个是连续型、另一个是离散型也是OK的 F检验参数简单点,输入x, y两个向量就可以,单边/双边检验、置信水平的参数一般都是按默认的来 t检验在写Excel篇的时候就已经看着挺麻烦了,因为里头包含了三种情况,是否同方差,是否配对,在R中默认的设置是异方差不配对计算,需要改动的请在代码里加上paired和var.equal这两个参数——请注意paired要求两向量长度相等,但不用配对的话就没这限制了 2) 相关系数 虽然这里用的是同一个函数cor.test,但是通过method参数可以指定是计算哪种相关系数 三种里面Pearson相关系数应该算最有名的,但是它的限制也最多,要求两列向量长度对齐,而且两列都得是连续型数值变量,最终得到的是两者是否线性相关 Spearman秩相关系数虽然支持的也是数值型变量,但是它计算的是数值的次序,不要求两者严格线性相关 Kendall相关系数,适用于两个分类变量均为有序分类的情况 3) Wilcox秩和检验 这个我其实不是很懂,据说跟上边那个斯皮尔曼检验很像 4) 二项检验、泊松检验 这俩函数能接收的输入有点二,因为它们需要的输入值是已经计算好的成功次数x、总次数n、先验概率p和平均成功次数r 写完收工,果然躺着才是人生中最舒服的事情~~ 原文地址:其它 |