基于語言的數據應用統(tǒng)計分析

n[1]

m[1]

v[1]

s[1][1]50%75%5.07.5[1][1]

亦稱studentt檢驗（Student'sttest），主要用于樣本

??=?????0 ??0????=???

單樣本t

187,183,175,178,180,175,174,178??=178.75，??0=169，??=4.464143，??=8，可得t=6.177483，????=7，查t分布表可得p值為0.，說明基迪奧培訓人員的平均身高，顯著

??=?????0???? ??

??????0????=???

123456789

= x=c(9.7,6.2,7.0,5.3,8.1,9.9,4.7,5.8,7.8,8.6y=c(6.7,5.4,5.7,5.0,7.5,8.3,4.6,4.2,7.5,7.0

兩種情況下????和??統(tǒng)計量的計算不同:(??1?1)??2+(??2?1)??21??1+??2(??1?1)??2+(??2?1)??21??1+??2?2211??1 ??2+ ??2和??2 ??1和??2??0???? ??1+??2?

??21??1+??2 2????21??1+??2 2 ??2和?? ??1和??2??0??21??21 +??2 2122

??2 ?? ??1?1+??2 ?? ??2

-

12結合表2的數據可得，甲班方差??2=10.69697，乙班方差??2=7.763636，甲組12樣本數??1=12，乙組樣本數??2=11們關注的是2個班的同學的英語成績是否不同，則此處的u0=0，所以t=3.9683，????=20.90141，查t分布表可得p值為0. ????=????+???? ==

??=1

???????

????

?

，??的各項 ? ??=1 ???? ???? ??=1

???? ?????? 水平????以及隨機誤差所引起的，因此SA叫做因素A的效 ??=???? ????

~?????1,????????為????2432477254568576676679563 ，可知??=30，??=3，????=10，????????=11，?????=4，?????=7.222222，?????=7.272727，??=6.166667，計算可得??=20.167，??=7042929，??從而求得??=6.902959，然后結合??值，??值查??分布表可得p值為0. 種用途，分別是“適配度檢定”（GoodnessofFittest）以及“獨立性檢定”。科學文章中，通常便是指卡方檢定。 計算3患者及43名非肺癌患者（對照組）了其中的吸煙人數，得到2X2列聯表，如下3 到兩樣本容量不等(??1≠??2)的情況，因而又稱 種分布。秩和檢驗（randsumtest）是一種非參數統(tǒng)計（nonparametricstatistics）方法。此法可 相關系數(Pearsoncorrelation 相關系數(Spearman’scorrelation

=???????????????????????,??為兩樣本X和Y? 相關系數，n個原始數據????,??被轉換成等級數據????,????,相關系數??=????????,?????????? 6 ????=1? ?? ??(??2?1)#spearman”Pvalue<-c(rep(0,nrow(a)))#生成一個數值全for(iin}#循環(huán)計算每一行兩個組間的t-testpvalue和差異倍數log2值，這兩個值最終在長度等于行數 將log2倍數和p",s=FALSE)#將計算結果輸出；keep=out$Pvalue<0.05&!is.na(out$Pvalue)&abs(out$log2_FC)>1#keep為邏輯型變量，對符合pvalue0.05、pvalue不是NA、差異log2out1=out[keep提取以上邏輯為TRUELSE,sep=“\t”,s=FALSE輸出差異#type<-factor(c(rep(“c”,3),rep(“m”,3typefor(iin}#循環(huán)計算每一行兩個組間的方差分析的pvalue和 out<-cbind(a,log2_FC,Pvalue)#此行代碼往后，與tfor(iiny=wilcox.test(as.numeric