应用回归分析（基于R） R语言的假设检验（一）

假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差还是由本质差异所造成的一种统计推断方法。其基本思想是小概率反证法思想。今天引用例子来学习R语言中的种假设检验。

正态分布参数检验

例1、某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下：

159 280 101 212 224 379 179 264

222 362 168 250 149 260 485 170

问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时？

解：按题意，需检验 H0：μ ≤ 225 H1: μ > 225

此问题属于单边检验问题，可以使用R语言

t.test(x,y=Null, #只提供x为单个正态总体均值检验,否则为两个总体均值检验

alternative=c(“two.side”,”less”,”greater”),#双边检验单边检验

mu=0,#原假设:uo=0,均值为某个具体数字

paired=FALSE,

var.equal=FALSE, #方差齐性选项

conf.level=.95)# 置信水平95%

R代码：

结果如下：</

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