统计学----基于R（第三版）第六章答案（贾俊平）

#6.1(1)
load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')
par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))
qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图")
qqline(exercise6_1$零件误差,datax=T,col='red')
##提出假设：H0:误差服从正态分布 H1：误差不服从正态分布
#shapiro.test(exercise6_1$零件误差)
##结论：由于p<0.01 拒绝原假设 有证据证明绝对误差不服从正态分布#(2)
#提出假设: H0：有显著降低  H1:无显著降低
install.packages('BSDA')
library(BSDA)
z.test(exercise6_1$零件误差,mu=1.35,sigma.x=sd(exercise6_1$零件误差),alternative="less",conf.level=0.95)
#结论：在该检验中，z=-2.6061，P=0.004579，由于P<0.01，拒绝H0，新机床加工的零件尺寸的平均误差与就机床相比无显著降低#6.2（1）
load('C:/exercise/ch6/exercise6_2.RData')
#S-W:
#提出假设：H0:重量服从正态分布 H1：重量不服从正态分布
shapiro.test(exercise6_2$重量)
#结论：p=0.7684>0.05 有证据表明原假设成立重量服从正态分布#K-S:
#提出假设：H0:重量服从正态分布 H1：重量不服从正态分布
ks.test(exercise6_2$重量,"pnorm",mean(exercise6_2$重量),sd(exercise6_2$重量))
#结论：p=0.9539>0.05 有证据表明原假设成立重量服从正态分布#(2)
#提出假设：H0:金属板符合要求 H1：金属板不符合要求
z.test(exercise6_2$重量,mu=25,sigma.x=sd(exercise6_2$重量),alternative="less",conf.level=0.95)
#结论：p=0.8508>0.05 有证据表明原假设成立金属板符合要求#(3)
install.packages('lsr')
library(lsr)
cohensD(exercise6_2$重量,mu=25)
#结果显示：该企业生产的金属板与要求相差0.2325598个标准差，根据Cohen准则，该检验结果属于小的效应量。#6.3
#假设 H0：广告未提高平均购买力得分 H1：广告提高了平均购买力得分
load('C:/exercise/ch6/exercise6_3.RData')
t.test(exercise6_3$看后,exercise6_3$看前,paired=T)
#结论：p=0.2168>0.05 接受该假设，广告未提高平均潜在购买力得分cohensD(exercise6_3$看后,exercise6_3$看前,method = 'paired')
#结果显示，d=0.4798574,根据Cohen准则，该检验结果属于中的效应量。#6.4（1）假设方差相等
load('C:/exercise/ch6/exercise6_4.RData')
t.test(exercise6_4$方法1,exercise6_4$方法2,var.equal=T)
#(2)假设方差不相等
t.test(exercise6_4$方法1,exercise6_4$方法2,var.equal=F)
#结论：方差相等时p=2.444e-06<0.05 方差不相等时p=2.568e-06<0.05 所以拒绝H0,两种培训效果有明显差异。#（3）
cohensD(exercise6_4$方法1,exercise6_4$方法2)
#结果显示方法1与方法2相差2.151704个标准差，根据Cohen准则，该检验结果属于大的效应量。#6.5
#H0:u<=17% H1:u>%17
n<-550
p<-115/550
pi0<-0.17
z<-(p-pi0)/sqrt(pi0*(1-pi0)/n)
p_value<-1-pnorm(z)
data.frame(z,p_value)
#结论：在该项检验中z=2.440583 p=0.007331785，由于p<0.05,拒绝H0,有证据表明表明该城市的人早餐饮用牛奶的比例更高#6.6
#H0:无差异 H1:有差异
n1<-95;n2<-100
p1<-39/95;p2<-0.24
p<-(p1*n1+p2*n2)/(n1+n2)
z<-(p1-p2)/sqrt(p*(1-p)*(1/n1+1/n2))
p_value<-pnorm(z)
data.frame(z,p_value)
#结论：p= 0.9945385>0.06接受原假设无差异#6.7(1) H0:无差异 H1:有差异
load('C:/exercise/ch6/exercise6_7.RData')
t.test(exercise6_7$新肥料,exercise6_7$旧肥料,var.equal=T)#结论：p= 3.474e-06<0.05拒绝原假设有显著差异
#（2）H0:无差异 H1:有差异
library(TeachingDemos)
var.test(exercise6_7$新肥料,exercise6_7$新肥料,alternative="two.sided")
#结论：p= 0.4862>0.05接受原假设方差无显著差异
#（3）
cohensD(exercise6_7$旧肥料,exercise6_7$新肥料)
#结果显示旧肥料与新肥料相差1.716202个标准差，根据Cohen准则，该检验结果属于大的效应量。#6.8 H0:无差异 H1:有差异
load('C:/exercise/ch6/exercise6_8.RData')
var.test(exercise6_8$机器1,exercise6_8$机器2,alternative="two.sided")
#结论：p= 0.4862>0.05接受原假设方差无显著差异#6.9
load('C:/exercise/ch6/exercise6_9.RData')
#H0:M=6000 H1:M!=6000
wilcox.test(exercise6_9$寿命,m = 6000)
#结论：p-value = 0.1934>0.05 接受原假设中位数等于6000小时#6.10  H0:无差异 H1:有差异
load('C:/exercise/ch6/exercise6_10.RData')
attach(exercise6_10)
wilcox.test(A城市,B城市)
#结论：p=  0.5992>0.05接受原假设无显著差异#6.11  H0:无显著提高 H1:有显著提高
load('C:/exercise/ch6/exercise6_11.RData')wilcox.test(exercise6_11$上年度,exercise6_11$本年度,paired=TRUE)
#结论：p-value = 0.08293>0.05接受原假设无显著提高

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