用R语言求置信区间是很利便的,并且很机动,至少我以为比spss许多几何了。假如你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简朴的呼吁就可以实现了首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号支解),然后t.test(da),运行就能获得功效了。我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19)t.test(newbomb)获得的功效如下
假如要求任意置信度下的置信区间的话,就需要本身编一个函数了。虽然,有两点要记着的,置信区间的计较在知道方差和不知道方差的环境下,计较公式是纷歧样的。下面做一个两种环境下都可以用的函数。confint<-function(x,sigma=-1,alpha=0.05)  {      n<-length(x)      xb<-mean(x)      if(sigma>=0)          {             tmp<-sigma/sqrt(n)*qnorm(1-alpha/2);df<-n           }       else{           tmp<-sd(x)/sqrt(n)*qt(1-alpha/2,n-1);df<- n-1           }       data.frame(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)   }这个函数的利用:   假如不知道方差,则confint(x,alpha)  知道方差,则confint(x,sigma,alpha)这样就能计较出功效了。

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2017-12-04


用R语言求置信区间是很利便的,并且很机动,至少我以为比spss许多几何了。假如你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简朴的呼吁就可以实现了首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号