第五章 假设检验

X=scan()

159 280 101 212 224 379 179 264

222 362 168 250 149 260 485 170

 

#H 0 : µ ≤ µ 0 = 225 , H 1 : µ > µ 0 = 225 .

 

X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264,

222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170)

 

mu=225,side=1 #右侧检验

 

# mean.test1<-function(x, mu=0, sigma=-1, side=0)

 

n<-length(X); xb<-mean(X)

 

#方差未知 t检验

 

t<-(xb-mu)/(sd(X)/sqrt(n))

 

# P_value<-function(cdf, x, paramet=numeric(0), side=0)

 

#cdf即pt #t分布函数

#向量为t #t value

paramet=n-1 #=length(X)-1

side=side #=1

 

#{
#n<-length(paramet)

#P<-switch(   n+1, cdf(x), cdf(x, paramet),cdf(x, paramet[1], paramet[2]),cdf(x, paramet[1], paramet[2], paramet[3])   )

#if (side<0) P

#else if (side>0) 1-P

#else

#if (P<1/2) 2*P

#else 2*(1-P)

#}

 

#n=length(paramet) #=1

#switch(2,list)

 

#P=pt(t,length(X)-1) #cdf=pt, cdf(x,paramet)即pt(t,n-1=length(X)-1)

 

#side=1>0 取1-P

#最终取P=1-P 

 

P=1-pt(t,n-1)

data.frame(mean=xb, df=n-1, T=t, P_value=P)

 

#所得结果等同于函数运算结果：

> mean.test1(X, mu=225, side=1)

mean         df        T                  P_value

1 241.5     15    0.6685177      0.2569801