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t 統計を使用して R で次の仮説をテストし、p 値を計算したいと考えています。

帰無仮説 : mu <= 50

代替 : mu > 50

data = c(52.7, 53.9, 41.7, 71.5, 47.6, 55.1,
       62.2, 56.5, 33.4, 61.8, 54.3, 50.0, 
       45.3, 63.4, 53.9, 65.5, 66.6, 70.0,
       52.4, 38.6, 46.1, 44.4, 60.7, 56.4);

とても簡単なはずですが、どうすればいいのかわかりません。ご協力ありがとうございました！

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2 に答える 2

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H0等しい場合:正しいmu<=50 コマンドは次のとおりです。

t.test(data, mu=50, alternative = 'greater')

あなたalternativeと定義しますH1。したがって、それは次のとおりH1: mu > 50です。出力には、p.value、平均、およびが表示されt-valueます。それでおしまい。

于 2013-04-11T12:34:07.710 に答える
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質問で与えられた条件が正しい場合、片側上限検定を使用します。すなわち

t.test(data, alternative= "greater", mu=50) output = One Sample t-test

データ： 

data t = 2.1562, df = 23, p-value = 0.02088

対立仮説: 真の平均が 50 より大きい 95% 信頼区間: 50.88892 Inf サンプル推定値: x の平均

54.33333

結論として、この p 値は 0.05 未満であるため、帰無仮説を棄却します。対立仮説が 100 に等しくない場合は、alternative= "two.sided" を使用します。すべては状態に依存します。

于 2016-09-21T12:49:11.163 に答える