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r:t-test

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r:t-test [2021/04/15 10:31] – [Two sample test] hkimscilr:t-test [2024/04/15 08:52] (current) – [One sample t-test against population parameter mu and sigma] hkimscil
Line 30: Line 30:
 > potato_sample_large <- rnorm2(2500, 194,20) > potato_sample_large <- rnorm2(2500, 194,20)
 > mean(potato_sample_large) > mean(potato_sample_large)
-[1] 191+[1] 194
 > sqrt(var(potato_sample_large)) > sqrt(var(potato_sample_large))
 [1]   20 [1]   20
Line 82: Line 82:
 t <- (sample_mean - pop_mean) / (sample_sd/sqrt(n)) t <- (sample_mean - pop_mean) / (sample_sd/sqrt(n))
  
-abs(qt(0.05/2, 50))+abs(qt(0.05/2, 49))
  
 # or  # or 
-1-pt(t,n-1)+2*(1-pt(t,n-1))
 # n = 50 이었음 # n = 50 이었음
 # t = 계산된 값 # t = 계산된 값
 +</code>
 +
 +<code>
 +tout <- t.test(height_sample_biased, mu=pop_mean)
 +tout
 </code> </code>
 ====== One sample t-test population sigma unknown ====== ====== One sample t-test population sigma unknown ======
Line 282: Line 287:
 s.mean <- 53.5 s.mean <- 53.5
 s.sd <- 5 s.sd <- 5
-set.seed(1)+set.seed(1)
 s1 <- rnorm(s.n, s.mean, s.sd)  s1 <- rnorm(s.n, s.mean, s.sd) 
 s1 s1
Line 298: Line 303:
     * 확인     * 확인
 <code> <code>
-t.test(s1, mu=50)+t.test(s1, mu=51)
 </code> </code>
  
 표준편차가 샘플과 모집단이 서로 다르다고 한다면  표준편차가 샘플과 모집단이 서로 다르다고 한다면 
 <code> <code>
-t.test(s1, mu=50, var.equal=FALSE)+t.test(s1, mu=51, var.equal=FALSE)
 </code> </code>
  
Line 311: Line 316:
 # 가설: 강사의 학생들의 점수와 모집단의 평균점수가 다를 것이다.  # 가설: 강사의 학생들의 점수와 모집단의 평균점수가 다를 것이다. 
  
-# 모집단 평균: 50 +# 모집단 평균: 51 
-s.mu <- 50+s.mu <- 51
 # 강사집단의 평균: 53.5, sd = 5 # 강사집단의 평균: 53.5, sd = 5
  
r/t-test.1618450272.txt.gz · Last modified: 2021/04/15 10:31 by hkimscil

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