如何在 R 中对指定 x 值处的 y 平均值执行假设检验

问题描述

我想检验在指定 x 处 y 的平均值等于特定值与不等于该特定值的替代假设的原假设。

如何计算 R 中检验统计量和 p 值的相应 T 值?另外,如何计算 R 中特定值处 y 平均值的相应 95% 置信区间?

这是我尝试过的:

TVEXP <- c(28.5,48.3,40.2,34.8,50.1,44.0,27.2,37.8,46.1,31.3,24.8,42.2,23.0,30.1,36.5,46.1)

Vote <- c(35.4,58.2,45.5,64.8,52.0,37.9,48.2,41.8,54.0,40.8,61.9,32.7,53.8,24.6,31.2,42.6,49.6,56.6)

voting_data <- data.frame(TVEXP,Vote)

t.test(voting_data$Vote,voting_data$TVEXP,mu = 45,alternative = "two.sided",conf.level = 0.95)

我想测试零假设,即当 x 为 36.99 时 y 的平均值为 45,而不是它不等于 45 的替代。我希望 t.test() 产生 T = 0.954 和 p 值为 0.3 ,但这不是我得到的输出

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!

如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)