R語言的操作技術有哪些

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1、W檢驗（Shapiro–Wilk (夏皮羅–威克爾 ) W統計量檢驗)

     檢驗數據是否符合正態分布，R函數：shapiro.test().

     結果含義：當p值小于某個顯著性水平α(比如0.05)時，則認為

    樣本不是來自正態分布的總體，否則則承認樣本來自正態分布的總體。

2、K檢驗(經驗分布的Kolmogorov-Smirnov檢驗)

      R函數:ks.test(),如果P值很小，說明拒絕原假設，表明數據不符合F(n,m)分布。

3、相關性檢驗：

     R函數：cor.test()

cor.test(x, y,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

method = c("pearson", "kendall", "spearman"),

exact = NULL, conf.level = 0.95, ...)

結果含義：如果p值很小，則拒絕原假設，認為x,y是相關的。否則認為是不相關的。

4、T檢驗

用于正態總體均值假設檢驗，單樣本，雙樣本都可以。      

t.test()

t.test(x, y = NULL,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,

conf.level = 0.95, ...)

結果意義：P值小于顯著性水平時拒絕原假設，否則，接受原假設。具體的假設要看所選擇的是雙邊假設還是單邊假設（又分小于和大于）

5、正態總體方差檢驗

t.test(x, y = NULL,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,

conf.level = 0.95, ...)

結果含義：P值小于顯著性水平時拒絕原假設，否則，接受原假設。具體的假設要看所選擇的是雙邊假設還是單邊假設（又分小于和大于）

6、二項分布總體假設檢驗

binom.test(x, n, p = 0.5,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

conf.level = 0.95)

原假設：p=p0,p<p0,p<p0 計算結果p-值很小，表示拒絕假設，否則為接受假設.

7、Pearson 擬合優度χ2檢驗

chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE,

p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE,

simulate.p.value = FALSE, B = 2000)     

 原假設H0：X符合F分布。

  p-值小于某個顯著性水平，則表示拒絕原假設，否則接受原假設。

8、Fisher精確的獨立檢驗：

fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE,

control = list(), or = 1, alternative = "two.sided",

conf.int = TRUE, conf.level = 0.95)

原假設：X,Y相關。

9、McNemar檢驗：

mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)

原假設：兩組數據的頻數沒有區別。

10、秩相關檢驗

cor.test(x, y,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

method = "spearman", conf.level = 0.95, ...)

原假設：x,y相關.

11、Wilcoxon秩檢驗

wilcox.test(x, y = NULL,

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),

mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE,

conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

原假設：中位數大于，小于，不等于mu.

以上就是關于“R語言的操作技術有哪些”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。