COMMunication
RESearch.NET

User Tools

Site Tools

You are here: index » r » general_statistics
Trace:
r:general_statistics

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision		Previous revision
r:general_statistics [2016/11/04 09:53] – [Comparing the Means of Two Samples] hkimscilr:general_statistics [2019/10/11 07:56] (current) – [Forming a Confidence Interval for a Mean] hkimscil
Line 53: Line 53:
  
 <code>suburbs <- read.csv("suburbs.csv", head=T, sep=" ") <code>suburbs <- read.csv("suburbs.csv", head=T, sep=" ")
 +suburbs <- read.csv("http://commres.net/wiki/_export/code/r/general_statistics?codeblock=1", head=T, sep="\t")
 </code> </code>
  
Line 76: Line 77:
 ====== Calculating Relative Frequencies ====== ====== Calculating Relative Frequencies ======
 <code> <code>
-> mean(Cars93$MPG.city > 14)  # see the summary(Cars93$MPG.city) the above+> mean(Cars93$MPG.city > 14)  # see the summary(Cars93$MPG.city) the above = 100%, min = 15이므로
 [1] 1 [1] 1
  
Line 180: Line 181:
  
 </code> </code>
 +<code>> library(MASS)
 +> cardata <- data.frame(Cars93$Origin, Cars93$Type)
 +> cardata
 +   Cars93.Origin Cars93.Type
 +1        non-USA       Small
 +2        non-USA     Midsize
 +3        non-USA     Compact
 +4        non-USA     Midsize
 +5        non-USA     Midsize
 +6            USA     Midsize
 +7            USA       Large
 +8            USA       Large
 +9            USA     Midsize
 +10           USA       Large
 +11           USA     Midsize
 +12           USA     Compact
 +13           USA     Compact
 +14           USA      Sporty
 +15           USA     Midsize
 +16           USA         Van
 +17           USA         Van
 +18           USA       Large
 +19           USA      Sporty
 +20           USA       Large
 +21           USA     Compact
 +22           USA       Large
 +23           USA       Small
 +24           USA       Small
 +25           USA     Compact
 +26           USA         Van
 +27           USA     Midsize
 +28           USA      Sporty
 +29           USA       Small
 +30           USA       Large
 +31           USA       Small
 +32           USA       Small
 +33           USA     Compact
 +34           USA      Sporty
 +35           USA      Sporty
 +36           USA         Van
 +37           USA     Midsize
 +38           USA       Large
 +39       non-USA       Small
 +40       non-USA      Sporty
 +41       non-USA      Sporty
 +42       non-USA       Small
 +43       non-USA     Compact
 +44       non-USA       Small
 +45       non-USA       Small
 +46       non-USA      Sporty
 +47       non-USA     Midsize
 +48       non-USA     Midsize
 +49       non-USA     Midsize
 +50       non-USA     Midsize
 +51           USA     Midsize
 +52           USA       Large
 +53       non-USA       Small
 +54       non-USA       Small
 +55       non-USA     Compact
 +56       non-USA         Van
 +57       non-USA      Sporty
 +58       non-USA     Compact
 +59       non-USA     Midsize
 +60           USA      Sporty
 +61           USA     Midsize
 +62       non-USA       Small
 +63       non-USA     Midsize
 +64       non-USA       Small
 +65       non-USA     Compact
 +66       non-USA         Van
 +67       non-USA     Midsize
 +68           USA     Compact
 +69           USA     Midsize
 +70           USA         Van
 +71           USA       Large
 +72           USA      Sporty
 +73           USA       Small
 +74           USA     Compact
 +75           USA      Sporty
 +76           USA     Midsize
 +77           USA       Large
 +78       non-USA     Compact
 +79           USA       Small
 +80       non-USA       Small
 +81       non-USA       Small
 +82       non-USA     Compact
 +83       non-USA       Small
 +84       non-USA       Small
 +85       non-USA      Sporty
 +86       non-USA     Midsize
 +87       non-USA         Van
 +88       non-USA       Small
 +89       non-USA         Van
 +90       non-USA     Compact
 +91       non-USA      Sporty
 +92       non-USA     Compact
 +93       non-USA     Midsize
 +> cartbl <- table(cardata)
 +> cartbl
 +             Cars93.Type
 +Cars93.Origin Compact Large Midsize Small Sporty Van
 +      USA           7    11      10     7      8   5
 +      non-USA       9     0      12    14      6   4
 +> summary(cartbl)
 +Number of cases in table: 93 
 +Number of factors: 2 
 +Test for independence of all factors:
 + Chisq = 14.08, df = 5, p-value = 0.01511
 + Chi-squared approximation may be incorrect
  
 +> chisq.test(cartbl)
 +
 + Pearson's Chi-squared test
 +
 +data:  cartbl
 +X-squared = 14.08, df = 5, p-value = 0.01511
 +
 +Warning message:
 +In chisq.test(cartbl) : 카이제곱 approximation은 정확하지 않을수도 있습니다
 +> 
 +</code>
 ====== Calculating Quantiles (and Quartiles) of a Dataset ====== ====== Calculating Quantiles (and Quartiles) of a Dataset ======
  
Line 199: Line 320:
  
 <code>> dur <- faithful$eruptions <code>> dur <- faithful$eruptions
 +> dur > mean(dur)
 +  [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
 + [15]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 + [29]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
 + [43]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
 + [57]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 + [71]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
 + [85]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
 + [99] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
 +[113]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
 +[127] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
 +[141]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 +[155]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 +[169] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 +[183]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
 +[197]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
 +[211] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
 +[225]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
 +[239]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
 +[253]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE
 +[267]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE 
 > mean(dur > mean(dur)) > mean(dur > mean(dur))
 [1] 0.6176471 [1] 0.6176471
Line 283: Line 425:
 > round(mean(zdur)) > round(mean(zdur))
 [1] 0 [1] 0
 +> round(sd(zdur))
 +[1] 1
 +
  
 </code> </code>
Line 352: Line 497:
 ====== Forming a Confidence Interval for a Mean ====== ====== Forming a Confidence Interval for a Mean ======
  
-<code>> s <- sd(x)+<code> 
 +> set.seed(1024) 
 +> x <- rnorm(50, mean=100, sd=15) 
 +> s <- sd(x)
 > m <- mean(x) > m <- mean(x)
 > n <- length(x) > n <- length(x)
Line 364: Line 512:
 > SE > SE
 [1] 2.458358 [1] 2.458358
-> E <- qt(.975, df=n-1)*SE+## qt fun: qt(prob, df) zscore 2점에 해당하는 점수는? 
 +> qtv <- qt(.975, df=n-1) 
 +> qtv 
 +[1]  
 +## qtv는 2에 해당하는 95퍼센트 CL  
 +## 이 때의 CI는  
 +> E <- qtv*SE 
 > E > E
 [1] 4.940254 [1] 4.940254
Line 372: Line 526:
 </code> </code>
  
-<code>> t.test(x)+<code> 
 +> t.test(x, mu=98)
  
  One Sample t-test  One Sample t-test
  
 data:  x data:  x
-t = 39.052, df = 49, p-value < 2.2e-16 +t = 0.37089, df = 49, p-value = 0.7123 
-alternative hypothesis: true mean is not equal to 0+alternative hypothesis: true mean is not equal to 98
 95 percent confidence interval: 95 percent confidence interval:
-  91.0636 100.9441+  94.32303 103.34143
 sample estimates: sample estimates:
 mean of x  mean of x 
- 96.00386 + 98.83223  
 + 
 +> t.test(x, mu=100) 
 + 
 + One Sample t-test 
 + 
 +data:  x 
 +t = -0.52043, df = 49, p-value = 0.6051 
 +alternative hypothesis: true mean is not equal to 100 
 +95 percent confidence interval: 
 +  94.32303 103.34143 
 +sample estimates: 
 +mean of x  
 + 98.83223  
 + 
 +> t.test(x, mu=95) 
 + 
 + One Sample t-test 
 + 
 +data:  x 
 +t = 1.7079, df = 49, p-value = 0.09399 
 +alternative hypothesis: true mean is not equal to 95 
 +95 percent confidence interval: 
 +  94.32303 103.34143 
 +sample estimates: 
 +mean of x  
 + 98.83223  
 + 
 +> 
  
 </code> </code>
Line 453: Line 636:
 mpg.auto = mtcars[L,]$mpg  mpg.auto = mtcars[L,]$mpg 
 mpg.auto                    # automatic transmission mileage  mpg.auto                    # automatic transmission mileage 
- [1] 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 ...+ [1] 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4 10.4 14.7 21.5 15.5 15.2 
 +[18] 13.3 19.2
  
 mpg.manual = mtcars[!L,]$mpg  mpg.manual = mtcars[!L,]$mpg 
 mpg.manual                  # manual transmission mileage  mpg.manual                  # manual transmission mileage 
- [1] 21.0 21.0 22.8 32.4 30.4 ...+ [1] 21.0 21.0 22.8 32.4 30.4 33.9 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7 15.0 21.4
  
 t.test(mpg.auto, mpg.manual) t.test(mpg.auto, mpg.manual)
Line 492: Line 676:
 Another eg. Another eg.
  
-<code>a = c(175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179) +<code>> a = c(175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179) 
-b = c(185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180)+> b = c(185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180)
 </code> </code>
  
-<code>t.test(a,b, var.equal=TRUE, paired=FALSE)+<code>> t.test(a,b, var.equal=TRUE, paired=FALSE)
  
 Two Sample t-test Two Sample t-test
Line 510: Line 694:
  
  
-qt(0.975, 18)+> qt(0.975, 18)
 [1] 2.100922 [1] 2.100922
 </code> </code>
  
-<code>var.test(a,b)+<code>> var.test(a,b)
  
      F test to compare two variances      F test to compare two variances
Line 528: Line 712:
  
  
-qf(0.95, 9, 9)+> qf(0.95, 9, 9)
 [1] 3.178893 [1] 3.178893
  
Line 539: Line 723:
 ===== e.g., ===== ===== e.g., =====
 <code>> sleep <code>> sleep
-#>    extra group ID +>    extra group ID 
-#> 1    0.7     1  1 +> 1    0.7     1  1 
-#> 2   -1.6     1  2 +> 2   -1.6     1  2 
-#> 3   -0.2     1  3 +> 3   -0.2     1  3 
-#> 4   -1.2     1  4 +> 4   -1.2     1  4 
-#> 5   -0.1     1  5 +> 5   -0.1     1  5 
-#> 6    3.4     1  6 +> 6    3.4     1  6 
-#> 7    3.7     1  7 +> 7    3.7     1  7 
-#> 8    0.8     1  8 +> 8    0.8     1  8 
-#> 9    0.0     1  9 +> 9    0.0     1  9 
-#> 10   2.0     1 10 +> 10   2.0     1 10 
-#> 11   1.9     2  1 +> 11   1.9     2  1 
-#> 12   0.8     2  2 +> 12   0.8     2  2 
-#> 13   1.1     2  3 +> 13   1.1     2  3 
-#> 14   0.1     2  4 +> 14   0.1     2  4 
-#> 15  -0.1     2  5 +> 15  -0.1     2  5 
-#> 16   4.4     2  6 +> 16   4.4     2  6 
-#> 17   5.5     2  7 +> 17   5.5     2  7 
-#> 18   1.6     2  8 +> 18   1.6     2  8 
-#> 19   4.6     2  9 +> 19   4.6     2  9 
-#> 20   3.4     2 10+> 20   3.4     2 10
 </code> </code>
-<code>sleep_wide <- data.frame(+<code>> sleep_wide <- data.frame(
     ID=1:10,     ID=1:10,
     group1=sleep$extra[1:10],     group1=sleep$extra[1:10],
Line 567: Line 751:
 ) )
 sleep_wide sleep_wide
-#>    ID group1 group2 +>    ID group1 group2 
-#> 1   1    0.7    1.9 +> 1   1    0.7    1.9 
-#> 2   2   -1.6    0.8 +> 2   2   -1.6    0.8 
-#> 3   3   -0.2    1.1 +> 3   3   -0.2    1.1 
-#> 4   4   -1.2    0.1 +> 4   4   -1.2    0.1 
-#> 5   5   -0.1   -0.1 +> 5   5   -0.1   -0.1 
-#> 6   6    3.4    4.4 +> 6   6    3.4    4.4 
-#> 7   7    3.7    5.5 +> 7   7    3.7    5.5 
-#> 8   8    0.8    1.6 +> 8   8    0.8    1.6 
-#> 9   9    0.0    4.6 +> 9   9    0.0    4.6 
-#> 10 10    2.0    3.4+> 10 10    2.0    3.4
 </code> </code>
 Ignore the ID variable for a convenience. Ignore the ID variable for a convenience.
Line 584: Line 768:
 # Welch t-test # Welch t-test
 t.test(extra ~ group, sleep) t.test(extra ~ group, sleep)
- +>  
-#>  +> Welch Two Sample t-test 
-#> Welch Two Sample t-test +>  
-#>  +> data:  extra by group 
-#> data:  extra by group +> t = -1.8608, df = 17.776, p-value = 0.07939 
-#> t = -1.8608, df = 17.776, p-value = 0.07939 +> alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
-#> alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 +> 95 percent confidence interval: 
-#> 95 percent confidence interval: +>  -3.3654832  0.2054832 
-#>  -3.3654832  0.2054832 +> sample estimates: 
-#> sample estimates: +> mean in group 1 mean in group 2  
-#> mean in group 1 mean in group 2  +>            0.75            2.33
-#>            0.75            2.33+
  
 # Same for wide data (two separate vectors) # Same for wide data (two separate vectors)
-# t.test(sleep_wide$group1, sleep_wide$group2)+> t.test(sleep_wide$group1, sleep_wide$group2)
 </code> </code>
  
Line 605: Line 788:
 <code> <code>
 # Student t-test # Student t-test
-t.test(extra ~ group, sleep, var.equal=TRUE) +> t.test(extra ~ group, sleep, var.equal=TRUE) 
-#>  +>  
-#> Two Sample t-test +> Two Sample t-test 
-#>  +>  
-#> data:  extra by group +> data:  extra by group 
-#> t = -1.8608, df = 18, p-value = 0.07919 +> t = -1.8608, df = 18, p-value = 0.07919 
-#> alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 +> alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
-#> 95 percent confidence interval: +> 95 percent confidence interval: 
-#>  -3.363874  0.203874 +>  -3.363874  0.203874 
-#> sample estimates: +> sample estimates: 
-#> mean in group 1 mean in group 2  +> mean in group 1 mean in group 2  
-#>            0.75            2.33+>             0.75            2.33
 </code> </code>
  
-<code># Same for wide data (two separate vectors) +<code>#  Same for wide data (two separate vectors) 
-# t.test(sleep_wide$group1, sleep_wide$group2, var.equal=TRUE)+> t.test(sleep_wide$group1, sleep_wide$group2, var.equal=TRUE)
 </code> </code>
  
Line 629: Line 812:
 <code> <code>
 # Sort by group then ID # Sort by group then ID
-sleep <- sleep[order(sleep$group, sleep$ID), ]+> sleep <- sleep[order(sleep$group, sleep$ID), ]
  
 # Paired t-test # Paired t-test
-t.test(extra ~ group, sleep, paired=TRUE) +> t.test(extra ~ group, sleep, paired=TRUE) 
-#>  +  
-#>  Paired t-test +  Paired t-test 
-#>  +  
-#> data:  extra by group + data:  extra by group 
-#> t = -4.0621, df = 9, p-value = 0.002833 + t = -4.0621, df = 9, p-value = 0.002833 
-#> alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 + alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
-#> 95 percent confidence interval: + 95 percent confidence interval: 
-#>  -2.4598858 -0.7001142 +  -2.4598858 -0.7001142 
-#> sample estimates: + sample estimates: 
-#> mean of the differences  + mean of the differences  
-#>                   -1.58+                   -1.58
 </code> </code>
  
 <code># Same for wide data (two separate vectors) <code># Same for wide data (two separate vectors)
-# t.test(sleep.wide$group1, sleep.wide$group2, paired=TRUE)+> t.test(sleep.wide$group1, sleep.wide$group2, paired=TRUE) 
 + 
 + Paired t-test 
 + 
 +data:  sleep_wide$group1 and sleep_wide$group2 
 +t = -4.0621, df = 9, p-value = 0.002833 
 +alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
 +95 percent confidence interval: 
 + -2.4598858 -0.7001142 
 +sample estimates: 
 +mean of the differences  
 +                  -1.58  
 </code> </code>
  
 The paired t-test is equivalent to testing whether difference between each pair of observations has a population mean of 0. (See below for comparing a single group to a population mean.) The paired t-test is equivalent to testing whether difference between each pair of observations has a population mean of 0. (See below for comparing a single group to a population mean.)
  
-<code>t.test(sleep.wide$group1 - sleep.wide$group2, mu=0, var.equal=TRUE) +<code>> t.test(sleep_wide$group1 - sleep_wide$group2, mu=0, var.equal=TRUE) 
-#> Error in t.test(sleep.wide$group1 - sleep.wide$group2, mu = 0, var.equal = TRUE): object 'sleep.wide' not found+ 
 + One Sample t-test 
 + 
 +data:  sleep_wide$group1 - sleep_wide$group2 
 +t = -4.0621, df = 9, p-value = 0.002833 
 +alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 
 +95 percent confidence interval: 
 + -2.4598858 -0.7001142 
 +sample estimates: 
 +mean of x  
 +    -1.58  
 </code> </code>
  
Line 662: Line 868:
 <code> <code>
 t.test(sleep$extra, mu=0) t.test(sleep$extra, mu=0)
-#>  +>  
-#> One Sample t-test +> One Sample t-test 
-#>  +>  
-#> data:  sleep$extra +> data:  sleep$extra 
-#> t = 3.413, df = 19, p-value = 0.002918 +> t = 3.413, df = 19, p-value = 0.002918 
-#> alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 +> alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 
-#> 95 percent confidence interval: +> 95 percent confidence interval: 
-#>  0.5955845 2.4844155 +>  0.5955845 2.4844155 
-#> sample estimates: +> sample estimates: 
-#> mean of x  +> mean of x  
-#>      1.54+>      1.54
 </code> </code>
  
r/general_statistics.1478222631.txt.gz · Last modified: 2016/11/04 09:53 by hkimscil
Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki