假设检验-方差齐性检验

传送：随机变量概率分布函数汇总-离散型分布+连续型分布

假设检验-KS检验

假设检验-W检验

假设检验-单样本t检验

假设检验-两服从正态分布的独立总体均值检验

一、单样本方差检验-需服从正态分布

chisq.var.test=function(x,var,mu=Inf,alternative="two.sided"){n=length(x)df=n-1   #均值未知-自由度v=var(x)  #均值未知-样本方差#当总体均值已知时if (mu<Inf) {df=n;v=sum((x-mu)^2)/n}chi2=df*v/var  #卡方统计量result=list()result$df=df;result$var=v;result$chi2=chi2result$P=2*min(pchisq(chi2,df),pchisq(chi2,df,lower.tail=FALSE))#针对单侧检验-需要重新计算P值if (alternative=="greater") result$P=pchisq(chi2,df,lower.tail=FALSE)else if (alternative="less") result$P=pchisq(chi2,df)result}

二、两总体方差检验-需服从正态分布

#方差齐性检验(F检验,双侧检验)判断方差是否相等(原假设为方差相等)
#alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1(R打印出的是备选假设)
var.test(x1,x2,conf.level=0.95)
var.test(incomes[sex=="男"],incomes[sex=="女"])

三、多样本方差齐性检验

1.正态分布样本

bartlett.test(x,g,...)
#x-数据向量或列表,g-因子向量(当x为list时忽略g)bartlett.test(formula,data,subset,na.action,...)  #formula-方差分析公式,subset-
指定观测值的子集用于分析
x<-c(x1,x2,x3)
accout<-data.frame(x=x,A=factor(rep(c(1,2,3),each=7)))
bartlett.test(x~A,data=accout)

2.正态分布、非正态分布或分布不明样本

library("car")
#levene.test(x,group),原假设:不同水平下样本的来源总体是等方差的

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